matlab逻辑回归多元分类
时间: 2023-08-26 17:17:47 浏览: 66
在 MATLAB 中,可以使用逻辑回归模型进行多元分类。下面是一个使用逻辑回归进行多元分类的示例代码:
```matlab
% 加载数据
load fisheriris
% 将数据分成训练集和测试集
cv = cvpartition(species, 'HoldOut', 0.2);
dataTrain = meas(cv.training,:);
speciesTrain = species(cv.training,:);
dataTest = meas(cv.test,:);
speciesTest = species(cv.test,:);
% 训练逻辑回归模型
mdl = mnrfit(dataTrain, speciesTrain);
% 预测测试集的分类
pred = mnrval(mdl, dataTest);
% 将预测结果转换为类别标签
[~, predictedLabels] = max(pred, [], 2);
predictedSpecies = categories(species);
% 计算分类准确率
accuracy = sum(predictedLabels == grp2idx(speciesTest)) / numel(speciesTest);
disp(['分类准确率:', num2str(accuracy)]);
```
在这个示例代码中,首先加载了鸢尾花数据集,然后将数据集分成训练集和测试集。然后使用 `mnrfit` 函数训练逻辑回归模型,再使用 `mnrval` 函数对测试集进行预测。最后,将预测结果转换为类别标签,并计算分类准确率。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要对数据进行预处理、调参等操作来获得更好的分类效果。