Logistic回归matlab

在Matlab中，可以使用“mnrfit”和“mnrval”函数来实现多项式逻辑回归。具体步骤如下：

1. 准备数据集，包括自变量和因变量。

2. 对自变量进行特征缩放，使其值范围在0到1之间。

3. 使用“mnrfit”函数拟合逻辑回归模型，其中输入参数为自变量和因变量。

4. 使用“mnrval”函数对测试数据进行预测，其中输入参数为测试数据和逻辑回归模型。

下面是一个简单的示例代码：

% 准备数据集
data = load('data.txt');
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);

% 特征缩放
X = (X - min(X)) ./ (max(X) - min(X));

% 拟合逻辑回归模型
B = mnrfit(X, y);

% 预测测试数据
test_data = [0.3, 0.5, 0.2];
test_data = (test_data - min(X)) ./ (max(X) - min(X));
y_pred = mnrval(B, test_data);

注意，这里的“data.txt”文件应该是一个包含自变量和因变量的数据集。其中，自变量应该是一个矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征；因变量应该是一个向量，每个元素代表一个样本的标签。在这个示例中，假设自变量只有三个特征。

相关问题

logistic回归matlab代码

以下是一个简单的logistic回归的matlab代码示例：

% 读取数据
data = load('data.txt');
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);

% 初始化参数
[m, n] = size(X);
X = [ones(m, 1) X];
theta = zeros(n+1, 1);

% 设置步长和迭代次数
alpha = 0.01;
num_iters = 1000;

% 计算代价函数
[J, grad] = costFunction(theta, X, y);

% 使用梯度下降法优化参数
[theta, J_history] = gradientDescent(theta, X, y, alpha, num_iters);

% 绘制代价函数随迭代次数变化的图像
plot(1:numel(J_history), J_history, '-b', 'LineWidth', 2);
xlabel('Number of iterations');
ylabel('Cost J');

% 预测
prob = sigmoid(X * theta);
p = round(prob);
fprintf('Train Accuracy: %f\n', mean(double(p == y)) * 100);

请注意，上面的代码使用了自定义的`costFunction`和`gradientDescent`函数，它们在代码中没有给出，需要自己编写，或者在网上查找。

这只是一个示例，更多细节可能需要根据具体应用场景来调整。

Logistic回归matlab代码

以下是一个简单的 Logistic 回归的 Matlab 代码示例：

1. 定义数据集和标签

x = [1 2 3 4 5 6 7 8 9]'; % 输入数据集
y = [0 0 0 0 1 1 1 1 1]'; % 标签 0 或 1

2. 定义 sigmoid 函数

function g = sigmoid(z)
% 计算 sigmoid 函数
g = 1./(1 + exp(-z));
end

3. 定义 cost 函数

function [J, grad] = costFunction(theta, X, y)
% 计算 cost 函数和梯度
m = length(y);

J = (-1/m) * sum(y .* log(sigmoid(X*theta)) + (1-y) .* log(1-sigmoid(X*theta)));

grad = (1/m) * (X' * (sigmoid(X*theta) - y));
end

4. 迭代更新 theta

% 初始化 theta
theta = zeros(size(x,2)+1, 1); % 加上常数项

% 增加常数项并转换为矩阵形式
X = [ones(size(x,1),1) x];

% 设置学习率和迭代次数
alpha = 0.1; % 学习率
num_iters = 1000; % 迭代次数

% 执行迭代更新 theta
for i = 1:num_iters
[J, grad] = costFunction(theta, X, y);
theta = theta - alpha * grad;
end

5. 预测新数据

% 预测新输入数据
x_new = [10 11 12]';
X_new = [ones(size(x_new,1),1) x_new];
y_new = sigmoid(X_new * theta); % 预测结果

以上是一个简单的 Logistic 回归的 Matlab 代码示例，希望能够帮助到您。