C语言怎么实现logistic回归模型

在C语言中，可以通过使用库函数和数学函数来实现logistic回归模型。下面是一个简单的示例代码：

#include 
#include 

// sigmoid函数
double sigmoid(double x) {
    return 1 / (1 + exp(-x));
}

// logistic回归模型
double logistic_regression(double x[], double coefficients[], int num_features) {
    double logit = coefficients[0];  // 截距项
    for (int i = 0; i < num_features; i++) {
        logit += coefficients[i+1] * x[i];  // 线性部分
    }
    return sigmoid(logit);
}

int main() {
    // 训练好的系数
    double coefficients[] = {-2.3, 1.4, -0.7};
    
    // 输入特征
    double x[] = {1.2, -0.5};
    
    // 预测结果
    double prediction = logistic_regression(x, coefficients, 2);
    
    printf("Prediction: %f\n", prediction);
    
    return 0;
}

在上述代码中，logistic_regression函数实现了logistic回归模型，接受输入特征向量x、系数数组coefficients和特征数量num_features作为参数，返回预测结果。在main函数中，我们定义了训练好的系数和输入特征，然后通过调用logistic_regression函数来进行预测，并输出结果。

需要注意的是，上述代码只是一个简化的示例，实际应用中可能需要进一步优化和扩展。