线性回归分类器的构建matlab

MATLAB构建线性回归分类器的步骤如下：
1. 准备数据集：将数据集分为训练集和测试集。
2. 训练模型：使用fitlm函数训练线性回归模型。
3. 预测结果：使用predict函数对测试集进行预测。
4. 评估模型：使用perfcurve函数绘制ROC曲线，使用confusionmat函数计算混淆矩阵和分类准确率。

下面是一个简单的MATLAB代码示例：

% 准备数据集
load fisheriris
X = meas(:,1:2);
Y = strcmp('versicolor',species);

% 将数据集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,:);

% 训练模型
mdl = fitlm(Xtrain,Ytrain);

% 预测结果
Ypred = predict(mdl,Xtest);

% 评估模型
[X,Y,T,AUC] = perfcurve(Ytest,Ypred,true);
confMat = confusionmat(Ytest,Ypred);
accuracy = sum(diag(confMat))/sum(confMat(:));

% 输出结果
disp(['AUC = ' num2str(AUC)])
disp(['Accuracy = ' num2str(accuracy)])