自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
自定义数据集:继承torch.utils.data.Dataset类创建自定义数据集,并重写__len__和__getitem__方法。定义逻辑回归模型:继承nn.Module类,定义一个线性层,并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型:使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型:使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测:加载