我尝试了以下各种解决方案,但我仍然收到描述的错误:
log1p(1 + math.exp(comp * -1))
错误:OverflowError: math range error
所以我将其更改为:log1p(1 + np.exp(comp * -1))
现在我收到错误:RuntimeWarning: overflow encountered in exp
因此,再次基于对先前提出的问题的一些建议,我将其更改为: log1p(1 + np.exp((comp * -1), dtype=np.float256))
现在我的错误是:module 'numpy' has no attribute 'float256'
还有其他建议吗?请帮忙谢谢!
编辑: X - >输入“N”行和“m”特征的特征数组。w -> 大小为“m”的权重向量
for rowIndex in range(len(X)):
val1 = np.sum(np.dot(X[rowIndex], w))
val2 = y[rowIndex]
comp = np.dot(val2, val1)
loss = loss + log1p(1 + np.exp((comp * -1)))