class LogisticRegressionGD(object):
    """경사 하강법을 사용한 로지스틱 회귀 분류기

    매개변수
    ------------
    eta : float
      학습률 (0.0 과 1.0 사이)
    n_iter : int
      훈련 데이터셋 반복 횟수
    random_state : int
      가중치 무작위 초기화를 위한 난수 생성기 시드

    속성
    -----------
    w_ : 1d-array
      학습된 가중치
    cost_ : list
      에포크마다 누적된 로지스틱 비용 함수 값

    """
    def __init__(self, eta=0.05, n_iter=100, random_state=1):
        self.eta = eta
        self.n_iter = n_iter
        self.random_state = random_state

    def fit(self, X, y):
        """훈련 데이터 학습
        매개변수
        ----------
        X : {array-like}, shape = [n_samples, n_features]
          n_samples개의 샘플과 n_features개의 특성으로 이루어진 훈련 데이터
        y : array-like, shape = [n_samples]
          타깃 값

        반환값
        -------
        self : object

        """
        rgen = np.random.RandomState(self.random_state)
        self.w_ = rgen.normal(loc=0.0, scale=0.01,
                              size=1 + X.shape[1])
        self.cost_ = []

        for i in range(self.n_iter):
            net_input = self.net_input(X)
            output = self.activation(net_input)
            errors = (y - output)
            self.w_[1:] += self.eta * X.T.dot(errors)
            self.w_[0] += self.eta * errors.sum()

            # 제곱 오차합 대신 로지스틱 비용을 계산합니다
            cost = (-y.dot(np.log(output)) -
                    ((1 - y).dot(np.log(1 - output))))
            self.cost_.append(cost)
        return self

    def net_input(self, X):
        """최종 입력 계산"""
        return np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0]

    def activation(self, z):
        """로지스틱 시그모이드 활성화 계산"""
        return 1. / (1. + np.exp(-np.clip(z, -250, 250)))

    def predict(self, X):
        """ 단위 계단 함수를 사용하여 클래스 레이블을 반환합니다"""
        return np.where(self.net_input(X) >= 0.0, 1, 0)
        # 다음과 동일합니다
        # return np.where(self.activation(self.net_input(X)) >= 0.5, 1, 0)