Python实现Logistic Regression中w@X代码片段的作用是什么？

这段自定义逻辑回归的代码里，w@X[i]是权重向量与单个样本特征向量的点积运算，对应逻辑回归模型的核心线性计算步骤：

• w是模型要学习的权重参数向量，维度和样本特征维度一致
• X[i]是第i个训练样本的特征向量
• @在Python中是矩阵/向量乘法运算符，等价于np.dot(w, X[i])，计算结果是该样本的原始线性输出值，也就是逻辑回归里的z = w₀x₀ + w₁x₁ + ... + wₙxₙ

这个原始输出不会直接作为预测结果，而是会结合真实标签y[i]代入对数损失函数（log_loss），用来衡量当前权重下模型预测的误差，后续通过minimize函数最小化这个损失，找到最优权重w_fit。

另外补充一点：代码里scikit-learn的LogisticRegression设置了fit_intercept=False，说明特征矩阵X已经包含了截距项（比如添加了全1的列），所以权重w里也包含了截距对应的参数，不用单独处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ebipere Joseph Oyadougha