logistic回归 matlab

### 实现Logistic回归的MATLAB教程

#### 1. 数据准备
在开始构建Logistic回归模型之前，需要准备好用于训练的数据集。假设数据存储在一个Excel文件`data.xlsx`中。

% 导入时间序列数据
data = readmatrix('data.xlsx');

此命令读取指定路径下的Excel文件并将其转换成矩阵形式以便后续操作[^2]。

#### 2. 数据预处理
通常情况下，在应用任何机器学习算法前都需要先清理和调整原始输入特征。这可能涉及到缺失值填补、异常检测以及标准化等工作。这里简化为直接选取部分列作为自变量X与因变量Y：

X = data(:, 1:end-1); % 自变量
Y = data(:, end);     % 因变量（标签）

上述代码片段分别提取了除最后一列外的所有列为独立变量集合X，并单独取出最后的一列表达目标类别向量Y。

#### 3. 构建Logistic回归模型
利用MATLAB内置函数`fitglm()`创建广义线性模型(GLM)，并通过设置参数'Distribution'='binomial'指明这是一个二元分类任务即逻辑斯谛回归问题。

model = fitglm(X, Y, 'Distribution', 'binomial');
disp(model);

这段程序调用了`fitglm`方法来拟合给定样本点上的二项分布响应曲线，并打印出所得到的具体模型结构信息。

#### 4. 进行预测
一旦完成了模型训练，则可针对新的观测实例执行推断工作。假设有另一组待测记录保存于数组`future_data`之中:

forecast = predict(model, future_data);

此处运用到了`predict`指令完成对未来时刻状态变化趋势的估计计算。

#### 5. 结果可视化
为了直观展示实际测量结果同理论预期之间的差异情况，可以通过绘制图表来进行对比分析。

figure;
plot(Y, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(forecast, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
legend('真实值', '预测值');
xlabel('索引编号');
ylabel('属性得分');
title('Logistic Regression Prediction Visualization');
grid minor;

该绘图脚本能够帮助观察者快速理解两者间的关系模式及其吻合程度。

#### 6. 性能评估
除了图形表示之外，还可以借助多种量化指标衡量模型表现优劣，如混淆矩阵、ROC曲线下面积(AUC)等统计度量工具。不过这部分内容未在此处展开讨论。