probit回归分析代码（matlab），包括输出输出模型评价、回归结果、混淆矩阵热力图、ROC曲线、分类评价指标

Probit回归是一种广义线性模型，用于估计二元响应变量的概率。在MATLAB中，可以使用`stats toolbox`中的`probit`函数来执行这种回归。下面是一个简单的例子，展示如何进行probit回归并获取相应的评估信息：

% 加载数据（假设数据存储在data.mat文件中）
load data.mat

% 将二元响应变量转换为概率形式（通常为连续0到1之间的值）
Y = binornd(1, p, size(X, 1)); % 假设p是你的理论预测概率，X是输入特征

% 使用probit函数拟合模型
model = fitprobit(X, Y);

% 输出模型评价
disp(model.Coefficients); % 检查系数
disp(['R-squared: ', num2str(model.Rsquared.Ordinary)]); % R方值

% 预测
[predProb] = predict(model, X); % 获取预测概率
Y_pred = (predProb >= 0.5) + 0; % 划分二元结果（大于0.5视为1）

% 混淆矩阵
confMat = confusionmat(Y, Y_pred);
disp(confMat);
heatmap(confMat); % 绘制混淆矩阵热力图

% ROC曲线
[X,Y,T,AUC] = perfcurve(Y, predProb, 1); % 第三个元素是真阳性率，第四个是假阳性率
plot(X,Y); hold on; % 绘制ROC曲线
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title(['ROC Curve (Area Under Curve = ', num2str(AUC), ')']);

% 分类评价指标
accuracy = sum(diag(confMat)) / sum(confMat(:));
precision = confMat(2,2) / sum(confMat(:,2));
recall = confMat(2,2) / sum(confMat(2,:));
F1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);
disp(['Precision: ', num2str(precision)]);
disp(['Recall (Sensitivity): ', num2str(recall)]);
disp(['F1 Score: ', num2str(F1_score)]);

注意：这个示例假设了数据已经被准备好并且二元响应变量Y已经是概率形式。如果原始数据是非二元的，你需要先对其进行处理。