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：
云服务器
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跨境电商服务器#include <stdio.h>
#include <math.h>
// 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。
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