MATLAB逻辑回归模型代码

MATLAB中的逻辑回归模型可以使用`fitglm`函数进行建模。以下是逻辑回归模型的MATLAB代码示例：

% 导入数据
data = readtable('data.csv');
% 分割数据集
cv = cvpartition(height(data),'HoldOut',0.2);
dataTrain = data(training(cv),:);
dataTest = data(test(cv),:);
% 建立逻辑回归模型
mdl = fitglm(dataTrain,'ResponseVar','y','Distribution','binomial');
% 预测测试集结果
yPred = predict(mdl,dataTest);
% 计算准确率
accuracy = sum(yPred == dataTest.y) / length(yPred);

disp(['逻辑回归模型的准确率为：', num2str(accuracy)]);

在这个示例中，首先使用`readtable`函数将数据从CSV文件中导入，然后使用`cvpartition`函数将数据集分成训练集和测试集，接着使用`fitglm`函数建立逻辑回归模型，指定响应变量和分布类型，最后使用`predict`函数预测测试集结果，并计算准确率。

相关问题

matlab逻辑回归模型代码

在MATLAB中，你可以使用`fitglm`函数来拟合逻辑回归模型。下面是一个基本的逻辑回归模型的代码示例：

% 准备数据
load fisheriris;
X = meas(:, 1:2); % 使用前两个特征作为预测变量
Y = strcmp(species, 'versicolor'); % 将'versicolor'类别设为1，其他类别设为0

% 拟合逻辑回归模型
model = fitglm(X, Y, 'Distribution', 'binomial');

% 预测新样本
newX = [5.5, 3.3]; % 新样本的特征
predictedY = predict(model, newX);

disp(predictedY);

在这个例子中，我们使用了鸢尾花数据集中的前两个特征（sepal length和sepal width）作为预测变量（X），并将'versicolor'类别设为目标变量（Y）。然后，我们使用`fitglm`函数拟合了一个二项逻辑回归模型，并用`predict`函数预测了一个新样本的类别。

请注意，在实际应用中，你可能需要对数据进行预处理，并进行模型的评估和调优。此处提供的代码只是一个简单的示例。

matlab逻辑回归预测代码

### MATLAB 中实现逻辑回归预测的代码示例

#### 加载并准备数据
为了展示如何在MATLAB中执行逻辑回归预测，先加载一个简单的数据集，并对其进行预处理。这里采用`patients.mat`作为示范数据源[^3]。

% Load sample dataset from .mat file
load patients;

% Select features and target variable
X = [Age Diastolic Height Systolic Weight];
Y = categorical(Gender);

#### 数据标准化
考虑到不同特征量纲差异可能影响模型性能，在构建逻辑回归之前通常建议对输入变量实施标准化操作。这一步骤有助于提高梯度下降算法收敛速度及稳定性[^5]。

% Normalize the feature matrix to improve gradient descent performance
mu = mean(X); sigma = std(X);
X_norm = (X - mu) ./ sigma;

#### 构建与训练逻辑回归模型
利用MATLAB Statistics Toolbox中的`fitglm()`函数来拟合广义线性模型(GLM)，指定分布族参数为'binomial'即表示应用逻辑链接函数完成二分类任务[^4]。

% Fit binary logistic regression model using normalized data
mdl = fitglm(X_norm, Y, 'Distribution', 'binomial');
disp(mdl);

#### 预测新样本类别标签
一旦完成了上述步骤，则可调用predict()方法针对未知实例做出响应概率估计；依据设定阈值(默认0.5)判定最终归属哪一类[^1]。

% Predict class probabilities for new observations based on trained model
newPatientData = [45 80 172 120 75]; % Example patient info.
newPatientNorm = (newPatientData - mu) ./ sigma; % Apply same normalization.

predictedProbabilities = predict(mdl, table(newPatientNorm));
predictedClass = predictedProbabilities > 0.5;
disp(['Predicted Class: ', char(predictedClass)]);