MATLAB实现逻辑回归多分类，输出准确率，每类病灶的概率值prob_estimates，预测结果对比，混淆矩阵，召回率，精确率，ROC曲线

以下是一个MATLAB实现逻辑回归多分类的示例代码，包括输出准确率，每类病灶的概率值prob_estimates，预测结果对比，混淆矩阵，召回率，精确率，ROC曲线等：

% 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);

% 预测测试集标签和概率
[Ypred, prob_estimates] = mnrval(B, Xtest, 'useParallel', 'always');

% 计算准确率
accuracy = sum(Ypred == Ytest) / length(Ytest)

% 预测结果对比
table(Ytest, Ypred, prob_estimates)

% 计算混淆矩阵
confMat = confusionmat(Ytest, Ypred)

% 计算召回率和精确率
recall = diag(confMat) ./ sum(confMat, 2);
precision = diag(confMat) ./ sum(confMat, 1)';

% 绘制ROC曲线
plotroc(ind2vec(double(Ytest == 'setosa'), 3)', prob_estimates(:,1)')
hold on
plotroc(ind2vec(double(Ytest == 'versicolor'), 3)', prob_estimates(:,2)')
plotroc(ind2vec(double(Ytest == 'virginica'), 3)', prob_estimates(:,3)')
hold off

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，并输出了准确率，每类病灶的概率值prob_estimates，预测结果对比，混淆矩阵，召回率，精确率，ROC曲线等。请注意，该示例代码中的数据集是三分类问题，如果是其他分类问题，需要相应修改代码中的参数。