matlab 中glmval函数用法

在 MATLAB 中，`glmval` 函数用于计算广义线性模型（GLM）的预测值。它的语法如下：

y_pred = glmval(B, X, dist, [link])

其中，参数的含义如下：

- `B`：是一个包含 GLM 系数的向量或矩阵。
- `X`：是一个包含输入变量的矩阵。每一行代表一个观测值，每一列代表一个输入变量。
- `dist`：是一个字符串，指定响应变量的概率分布类型。常用的选项有 `'normal'`（正态分布），`'binomial'`（二项分布），`'poisson'`（泊松分布）等。
- `link`（可选）：是一个字符串，指定链接函数的类型。如果不提供此参数，默认使用与 `dist` 对应的链接函数。

函数返回一个预测值的向量 `y_pred`，其中每个元素表示对应观测值的预测值。

需要注意的是，`glmval` 函数要求输入的 GLM 系数和输入变量的特征矩阵必须与训练模型时使用的相同。

相关问题

多元函数回归matlab

### 多元函数回归分析在MATLAB中的实现

#### 使用多元线性回归模型
对于多元线性回归，可以利用MATLAB内置的`fitlm`函数来构建模型并执行回归分析。此方法适用于因变量与多个自变量之间的线性关系建模。

% 假设X为输入矩阵,Y为目标向量
mdl = fitlm(X, Y);
disp(mdl); % 显示拟合详情

该代码片段创建了一个基于给定数据集\( X \)和响应变量\( Y \)的线性回归模型，并展示了详细的模型信息[^2]。

#### 实现多元多项式回归
当考虑更复杂的非线性关系时，可以选择多元多项式回归(MPR)，这可以通过定义更高阶次项的方式扩展标准线性模型。为了简化高维空间内的计算过程，通常会采用逐步回归或其他特征选择技术减少不必要的复杂度。

degree = 2; % 设定多项式的最高次数
modelTerms = WilkinsonModel Terms('poly', degree, 'InputVariables', {'Var1','Var2'});
trendsurface = fitlm(DataTable,modelTerms);
summary(trendsurface)

这段脚本通过指定二阶交互作用构造了两个独立变量间的二次曲面方程[^1]。

#### Logistic回归的应用场景
针对分类问题，则可选用Logistic回归算法，在这种情况下目标是从一系列连续型或离散型预测因子推断出类别标签的概率分布情况。最大化对数似然估计被广泛应用于寻找最优参数θ的过程之中。

b = glmfit([ones(size(data.X)), data.X],data.Y,'binomial','link','logit');
predictedProbabilities = glmval(b,[ones(size(newData.X)), newData.X],'logit');

这里展示的是如何训练一个逻辑斯谛回归模型以及怎样应用它来进行新的观测值所属类别的概率评估[^3]。

逻辑回归 matlab

逻辑回归是一种广义的线性模型，常用于分类问题，可以用于估计某个事件发生的概率。它基于线性模型，通过Sigmoid函数将输出映射到（0，1）区间，提供了很好的概率解释。在逻辑回归中，采用交叉熵损失函数，并通过梯度下降方法最小化损失函数。在Matlab中，可以使用glmfit函数拟合一个Logistic回归模型，将输出值限制在[0,1]之间，适用于二项分布。通过glmval函数可以计算估计的y值。