matlab实现对率回归

对率回归是一种常用的分类算法，而Matlab是一种常用的科学计算软件，可以用来实现对率回归算法。具体实现过程如下：
1. 准备数据集，包括自变量和因变量。
2. 对数据进行前期处理，如添加常数项等。
3. 设定beta的初始值。
4. 使用fminsearch函数进行迭代计算，求出满足对率回归模型的最优参数beta和b。
5. 实现对率回归算法，包括sigmoid函数和迭代计算。

具体实现代码如下：

clear;clc
tic
%初始数据集
x=[0.697 0.460 0.774 0.376 0.634 0.264 0.608 0.318 0.556 0.215 0.403 0.237 0.481 0.149 0.437 0.211 0.666 0.091 0.243 0.267 0.245 0.057 0.343 0.099 0.639 0.161 0.657 0.198 0.360 0.370 0.593 0.042 0.719 0.103];
y=[1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]';

%%对率回归的实现
%前期数据处理
x=[x ones(length(x),1)];
beta=ones(1,size(x,2)); %设定beta的初始值
n=1000; %设定迭代次数

%算法实现
for k=1:n
    B1=0;
    for i=1:length(x)
        B1=B1-x(i,:)*(y(i)-func_sigmod(beta,x(i,:)));
    end
    B2=0;
    for i=1:length(x)
        B2=B2+sum(x(i,:).^2)*func_sigmod(beta,x(i,:))*(1-func_sigmod(beta,x(i,:)));
    end
    beta=beta-1/B2*B1;
end
beta
toc

function y=func_sigmod(beta,x0)
y=exp(sum(beta.*x0))/(1+exp(sum(beta.*x0)));
end