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【Sklearn】基于随机梯度下降算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
- 1.模型原理
- 2.模型参数
- 3.文件结构
- 4.Excel数据
- 5.下载地址
- 6.完整代码
- 7.运行结果
1.模型原理
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一种优化算法，用于训练模型的参数以最小化损失函数。在分类任务中，SGD也可以用于训练分类模型。下面是SGD分类预测的模型原理和数学公式的概述。
模型原理
SGD分类器是基于线性模型的分类器，它使用随机梯度下降优化算法来训练模型参数，以最小化损失函数。SGD分类器根据特征的线性组合进行分类，并为每个类别分配一个权重。输入特征经过权重相加并加上截距，然后通过一个阈值函数（如sigmoid函数）将结果映射到一个概率值，用于分类预测。
数学公式
给定训练集 X X