语境：
我从这里拿起数据集并尝试对其运行逻辑回归。由于我不太了解 MATLAB，因此我使用“NUMBERS”软件将“Strings”转换为“Numbers”。
我想要达到的目标：
当我尝试预测现有数据点的值时运行 LR 算法后，我得到的值介于 0-1 之间（应该是），但由于我的工作是预测它是 0（是）还是 1 （否），这意味着我需要在我的预测中找到一个截止线（阈值）（这可能通过将实际值与预测值进行比较来完成）。
问题：
如何计算预测结果的阈值，如果预测值 > 阈值，则假设结果为 1，否则为 0？
预测值可以在这里找到。 我假设预测值是正确的，因为成本曲线显示出渐近性质。我已经把我的工作推到这里，你可能想交叉验证并提供更多的关键点。
根据 Andrew Ng 的课程，如果您使用 sigmoid 激活，输出代表结果 0 或结果 1 的概率。
所以决策边界是 0.5
如果 prediction > 0.5 ，则预测为 1
如果 prediction <= 0.5 ，则预测为 0
这是 Andrew Ng幻灯片的截图：
我已经浏览了您的代码和结果。实施似乎有问题，因为您的预测都没有给出大于 0.5 的值。
我无法确定问题所在。您需要进行一些调试。
矛盾的是，您的损失正在减少。我怀疑这可能是因为您的数据集不平衡，即您有 221 个 0 和大约 30 个 1。这也可能是其他问题的原因。
考虑wikipedia示例，其中值正确匹配。
如果您设法最终找到错误或解决方案，请在此处发布，以便我们大家学习。
希望这可以帮助！
