逻辑回归预测matlab代码

逻辑回归是一种常用的分类算法，用于估计某个事件发生的概率。在Matlab中，可以使用glmfit函数来拟合一个逻辑回归模型。以下是一个简单的逻辑回归预测的Matlab代码示例：

% 假设你已经有了输入特征矩阵X和相应的目标变量向量y
X = ... % 输入特征矩阵
y = ... % 目标变量向量

% 使用glmfit函数拟合逻辑回归模型
[b, dev, stats] = glmfit(X, y, 'binomial', 'logit');

% 使用拟合的模型进行预测
X_new = ... % 新的输入特征矩阵
y_pred = glmval(b, X_new, 'logit');

% 根据需要可以将预测结果转换为分类标签
y_pred_class = round(y_pred);

% 打印预测结果
disp(y_pred_class);

请注意，上述代码中的X和y分别表示输入特征矩阵和目标变量向量。你需要根据你的实际数据进行替换。

相关问题

逻辑回归预测 MATLAB

在 MATLAB 中，可以使用 `fitglm` 函数来进行逻辑回归预测。下面是一个简单的示例：

假设我们有一个数据集，其中包含两个变量 `x` 和 `y`，以及一个二元变量 `label`，表示一个样本是否属于某个类别。我们可以使用逻辑回归来预测一个新的样本是否属于该类别。

首先，我们需要加载数据集：

data = readtable('data.csv');

其中 `data.csv` 是包含数据的 CSV 文件。接下来，我们可以将数据集拆分为训练集和测试集：

cv = cvpartition(size(data,1),'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;
dataTrain = data(~idx,:);
dataTest  = data(idx,:);

这里我们将数据集按照 7:3 的比例分成训练集和测试集，其中 `cvpartition` 函数用于创建交叉验证对象，`HoldOut` 表示留出法，`size(data,1)` 表示数据集中的样本数。

接下来，我们可以使用 `fitglm` 函数来训练逻辑回归模型：

model = fitglm(dataTrain,'label ~ x + y','Distribution','binomial');

这里我们将 `x` 和 `y` 作为输入变量，`label` 作为输出变量，`Distribution` 值为 `binomial` 表示使用二项式分布。

训练完成后，我们可以使用 `predict` 函数来对测试集进行预测：

pred = predict(model,dataTest);

最后，我们可以使用 `confusionmat` 函数来计算预测结果的混淆矩阵：

C = confusionmat(dataTest.label,pred>0.5);

这里 `dataTest.label` 表示测试集中的真实标签，`pred>0.5` 表示预测结果的二元值。

完整代码示例：

data = readtable('data.csv');
cv = cvpartition(size(data,1),'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;
dataTrain = data(~idx,:);
dataTest  = data(idx,:);
model = fitglm(dataTrain,'label ~ x + y','Distribution','binomial');
pred = predict(model,dataTest);
C = confusionmat(dataTest.label,pred>0.5);

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)]);