MATLAB实现逻辑回归多分类

MATLAB中实现逻辑回归多分类可以使用以下步骤：

1. 准备数据集，将数据集划分为训练集和测试集。

2. 对数据进行特征缩放，将数据转化为均值为0，标准差为1的标准正态分布。

3. 使用多类逻辑回归模型，通过训练集拟合模型。

4. 使用测试集评估模型的性能，可以使用混淆矩阵、准确率、召回率等指标进行评估。

以下是一个简单的多分类逻辑回归示例代码：

% 准备数据集
load fisheriris
X = meas(:,3:4);
Y = species;

% 将数据集划分为训练集和测试集
cv = cvpartition(Y,'HoldOut',0.3);
Xtrain = X(cv.training,:);
Ytrain = Y(cv.training,:);
Xtest = X(cv.test,:);
Ytest = Y(cv.test,:);

% 特征缩放
[Xtrain, mu, sigma] = zscore(Xtrain);
Xtest = (Xtest - mu) ./ sigma;

% 多类逻辑回归模型
B = mnrfit(Xtrain, Ytrain);

% 预测测试集标签
Ypred = mnrval(B, Xtest);

% 评估模型性能
[~, Ypred] = max(Ypred,[],2);
accuracy = sum(Ypred == Ytest) / length(Ytest)
confusionmat(Ytest, Ypred)

该示例使用鸢尾花数据集作为示例数据集，使用了特征缩放和多类逻辑回归模型进行多分类预测，并使用准确率和混淆矩阵进行性能评估。