matlab用对率回归实现二分类

在 MATLAB 中，可以使用 `glmfit` 函数来拟合对率回归模型，从而实现二分类任务。对率回归模型可以表示为：

p = 1 / (1 + exp(-X * beta))

其中，p 是预测的概率值，X 是自变量的矩阵，beta 是自变量的系数向量。

以下是使用 `glmfit` 函数拟合对率回归模型的示例代码：

% 生成随机数据
X = randn(100, 2);
beta = [0.5; 0.8];
p = 1 ./ (1 + exp(-X * beta));
y = double(rand(100, 1) < p);

% 拟合对率回归模型
[beta_hat, stats] = glmfit(X, [y ones(100, 1)], 'binomial');

% 输出拟合结果
disp(['拟合系数：', num2str(beta_hat')])

在这里，我们首先生成了一个随机的二分类数据集，然后使用 `glmfit` 函数拟合对率回归模型。需要注意的是，`glmfit` 函数的第二个输入参数需要设置为一个二列矩阵，第一列是因变量的向量 y，第二列是全 1 的向量，用来表示常数项。在这个例子中，我们使用 `double` 函数将逻辑向量转换为数值向量，以便作为输入的 y 向量。

拟合结果中返回的 `beta_hat` 向量就是模型的系数向量，可以用来进行预测。通过对测试数据集进行预测，并将概率值转换为二分类结果，可以计算出模型的准确率等指标。

相关问题

逻辑回归 二分类 matlab

逻辑回归是一种用于二分类问题的机器学习算法。在Matlab中，可以使用逻辑函数和代价函数来实现逻辑回归。

逻辑函数（引用）是一个将输入变量和参数作为输入，并返回一个介于0和1之间的输出的函数。在这个函数中，使用了指数函数和除法运算来计算输出值。

代价函数（引用）用于计算逻辑回归模型的代价，它包括了两项，分别是真实值和预测值的对数的乘积之和以及正则化项。通过最小化代价函数，可以得到最佳的逻辑回归模型参数。

主函数（引用）是逻辑回归算法的主要实现部分。它包括了数据的预处理、参数初始化、迭代更新参数、计算代价和错误率等步骤。在迭代过程中，通过调整学习率和正则化参数来优化模型的性能。最后，使用预测值和真实值进行分类，并计算错误率和相关系数。

综上所述，逻辑回归在Matlab中可以通过逻辑函数、代价函数和主函数来实现二分类任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [逻辑回归实现二分类（matlab代码）](https://blog.csdn.net/m0_63851155/article/details/123943731)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

二分类逻辑回归matlab

二分类逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于解决二分类问题。在Matlab中，可以通过编写相关的函数来实现二分类逻辑回归。

首先，需要编写一个逻辑函数，用于计算样本属于正类的概率。该函数可以使用sigmod函数来实现，即将输入的线性组合通过sigmod函数映射到0到1之间的概率值。

其次，需要编写一个代价函数，用于评估模型的预测效果。该函数可以使用交叉熵损失函数来衡量预测结果与真实结果的差异。

最后，编写一个主函数，用于训练模型和进行预测。主函数中包括了梯度下降法更新参数、计算代价函数值、划分训练集和测试集、预测分类结果等步骤。

下面是一个示例的二分类逻辑回归的Matlab代码：

% 逻辑函数
function y = sigmod1(X,theta)
    y = 1./(1 + exp(-X*theta));
end

% 代价函数
function [J] = costlog(theta, y, X, k)
    J = -1 * sum(y.*log(sigmod1(X,theta)) + (1-y).*log(1-sigmod1(X,theta))) + sum(k.*theta);
end

% 主函数
function [J,H,error,theta,sim_y,c] = logistics1(x, y, a, diedai, k)
    [m,l] = size(x);
    theta = zeros(m+1, 1);
    X = [x'; ones(1, l)];
    H = [];
    J = [];
    L = fix(0.7*length(y));
    train_y = y(1:L);
    train_X = X(:, 1:L);
    test_y = y(L+1:end);
    test_X = X(:, L+1:end);
    
    for i = 1:diedai
        theta = theta - a * (train_X * (sigmod1(train_X,theta) - train_y)') - k .* theta;
        H = [H, theta];
        J = [J, costlog(theta, train_y, train_X, k)];
    end
    
    sim_y = sigmod1(test_X, theta);
    c = 0;
    for i = 1:length(test_y)
        if(sim_y(i) > 0.5)
            sim_y(i) = 1;
        else
            sim_y(i) = 0;
        end
        if(sim_y(i) ~= test_y(i))
            c = c + 1;
        end
    end
    error = c / length(test_y);
    
    plot(sim_y, 'b.')
    hold on
    plot(test_y, 'r.')
    r = corrcoef(sim_y, test_y);
    error
end