在Python中遇到RuntimeWarning: overflow encountered in exp警告通常意味着在计算exp函数(即自然指数函数exe^xex)时,由于输入的xxx值过大,导致计算结果超出了Python浮点数的表示范围。以下是对该问题的详细分析和解决方案: 1. 确认出现RuntimeWarning: overflow encountered in exp的上下文 这个警告通常出现在使用NumPy库...
RuntimeWarning: overflow encountered in exp 在使用逻辑斯蒂回归时,报了栈溢出错误。def logistic(x): return 1.0 / (1 + np.exp(-x))RuntimeWarning: overflow encountered in exp return 1.0 / (1 + np.exp(-x))参照网上的做法,对x做判断,def logistic(x):...
在sigmoid 函数中使用 numpy.exp 的时候,遇到了 RuntimeWarning: overflow encountered in exp。原因:因为参数值inx很大时,exp(inx)可能会发生溢出,有一种解决方式是对sigmoid函数实现的优化:如https://blog.csdn.net/CY_TEC/article/details/106083366def sigmoid(inx):...
RuntimeWarning: overflow encountered in exp 根据测试(测试代码如下),是因为指数出现极大的数据,导致np.exp运算溢出 defsigmoid(self, x):print(x.min())return1.0/ (1+ np.exp(-x)) 网上一般的做法为如下,但是对x为数组却不能执行。 defsigmoid(x):ifx>=0:#对sigmoid函数优化,避免出现极大的数据溢出ret...
RuntimeWarning: overflow encountered in exp 这是因为参数值inx很大时,exp(inx)可能会发生溢出,解决方法是对sigmoid函数实现的优化,具体代码如下: 1 2 3 4 5 defsigmoid(inx): ifinx>=0:#对sigmoid函数的优化,避免了出现极大的数据溢出 return1.0/(1+exp(-inx)) ...
Python问题:RuntimeWarning: invalid value encountered in reduce return ufunc.reduce(obj, axis, dtype, o 今天在用气象数据的过程中python报错 D:\python366\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py:83:RuntimeWarning.../runtimewarning-invalid-value-encountered-in-reduce ...
overflow encountered in exp 【摘要】 再次运行logRegres.multiTest()时,没有第一次的警告,sigmoid函数优化可避免类似问题: def sigmoid(inX): from numpy import exp return 1.0/(1+exp(-inX)) 安全的替代写法如下: def logistic_function... 再次运行logRegres.multiTest()时,没有第一次的警告,sigmoid函数优化...
<string>:4: RuntimeWarning: overflow encountered in exp[inf inf inf inf inf] Theexp()function returns an infinity for every value in the numpy array. To learn about thenumpy.exp()function, refer to the officialNumPydocumentationhere.
overflow encountered in exp return stats.poisson.cdf(y, np.exp(X)) /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/site-packages/statsmodels-0.8.0-py3.4-macosx-10.6-intel.egg/statsmodels/discrete/discrete_model.py:1172: RuntimeWarning: overflow encountered in exp L = np.exp(np...
defsigmoid(x):return 1.0/(1+exp(-x))x若为很小值(-1000),会发生溢出。这个问题往往只是warning,以nan形式赋值。RuntimeWarning:overflowencounteredinexp#避免了出现极大的数据溢出defsigmoid(inx):if inx>=0:return 1.0/(1+exp(-inx))else:return exp(inx)/(1+exp(inx))...