Python 日志或exp的溢出/数学范围错误

有问题的代码行：

summing +=  yval * np.log(             sigmoid(np.dot(w.transpose(),xi.transpose()))) 
        +(1-yval)* np.log(max(0.001, 1-sigmoid(np.dot(w.transpose(),xi.transpose()))))

错误：

File "classify.py", line 67, in sigmoid
return 1/(1+ math.exp(-gamma))
OverflowError: math range error

sigmoid函数就是

1/（1+math.exp（-gamma））

---

我得到一个数学范围错误。有人知道原因吗？

您可以通过对正伽马和负伽马使用不同的情况来避免此问题：

def sigmoid(gamma):
  if gamma < 0:
    return 1 - 1/(1 + math.exp(gamma))
  else:
    return 1/(1 + math.exp(-gamma))

def乙状结肠（伽马）：
如果伽马<0：
返回1-1/（1+math.exp（gamma））
其他：
返回1/（1+数学表达式（-gamma））

---

数学范围错误可能是因为

gamma

参数是一个较大的负值，因此调用

exp（）

时使用的是一个较大的正值。这样很容易超出浮点范围。

问题是，当

gamma

变大时，

math.exp（gamma）

溢出。您可以通过注意以下事项来避免此问题：

sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))
           = exp(x) / (exp(x) + 1)
           = 1 - 1 / (1 + exp(x))
           = 1 - sigmoid(-x)

这为您提供了一个数值稳定的

sigmoid

实现，它保证您甚至不会使用正值调用

math.exp

：

def sigmoid(gamma):
    if gamma < 0:
        return 1 - 1 / (1 + math.exp(gamma))
    return 1 / (1 + math.exp(-gamma))

def乙状结肠（伽马）：
如果伽马<0：
返回1-1/（1+math.exp（gamma））
返回1/（1+数学表达式（-gamma））

检查

伽马值

。如果

-gamma

大于约709，您将得到该错误。。。。如果不清楚的话：“为什么”，exp（）使用了很多范围，请参阅有关scipy中sigmoid函数的信息。