3.26线性回归对率回归
就是说右边的线性组合算出一个z，在阶跃函数里，z>0就是1，<0就是-1
然后用对率回归的话就是大于0时是一个大于0.5的数，是计算得到的
最后输出的都是一个是不是的概率
只是传统的话，Z直接就是结果，而如果是对率回归的话，Z就还需要一个fun函数才会产出是不是的概率
train_xigua_data=[
[1, 1, 1, 1, 1, 1],
[2, 1, 2, 1, 1, 1],
[2, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 2, 1, 1, 2, 2],
[2, 2, 1, 2, 2, 2],
[1, 3, 3, 1, 3, 2],
[3, 2, 2, 2, 1, 1],
[2, 2, 1, 1, 2, 2],
[3, 1, 1, 3, 3, 1],
[1, 1, 2, 2, 2, 1]
]
train_xigua_label = [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
test_xigua_data = [
[1, 1, 2, 1, 1, 1],
[3, 1, 1, 1, 1, 1],
[2, 2, 1, 1, 2, 1],
[2, 2, 2, 2, 2, 1],
[3, 3, 3, 3, 3, 1],
[3, 1, 1, 3, 3, 2],
[1, 2, 1, 1, 1, 1]
]
test_xigua_label = [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]
这段就是先复制到Y数组中，然后将等于当前分类的计为1，不为的为0
之所以不再一开始就直接整成0是因为，当前SORT的类别标签无法确定，即可能本身就是0，如果直接设置为0的话，就相当于全部都是同类的了，所以借助一个肯定不会用到的-1来辅助完成
如果先整SORT的话，原来的标签里可能会有1，所以就混淆了