使用matlab建立一个标准，尽可能准确地将第 5 种蜥蜴与所有其他蜥蜴区分开来，并使用测 量的形态学和鳞序特征中的两个变量。找到最佳“预测变量对”（预测变量）的方法之一 可能是对所有可能的变量对做穷尽搜索的代码怎么写？

假设你已经将测量数据存储在一个 $n \times m$ 的矩阵中，其中 $n$ 是样本数，$m$ 是特征数。第 5 种蜥蜴的标签为 1，其他蜥蜴的标签为 0。你可以使用以下 Matlab 代码来实现穷举法：

% 加载数据
data = load('lizard_data.mat');
X = data.X;
y = data.y;

% 初始化最佳预测变量对和对应的分类误差
best_predictors = [1 2];
best_error = Inf;

% 穷举所有可能的变量对
for i = 1:(m-1)
    for j = (i+1):m
        % 获取当前的预测变量对
        predictors = [i j];
        
        % 根据当前的预测变量对构建训练集
        X_train = X(:,predictors);
        y_train = y;
        
        % 训练逻辑回归模型
        model = fitglm(X_train, y_train, 'Distribution', 'binomial');
        
        % 对训练集进行预测
        y_pred = predict(model, X_train);
        
        % 求分类误差
        error = sum(y_pred ~= y_train) / length(y_train);
        
        % 如果分类误差更小，则更新最佳预测变量对和对应的分类误差
        if error < best_error
            best_predictors = predictors;
            best_error = error;
        end
    end
end

% 输出最佳预测变量对和对应的分类误差
disp(['Best predictors: ', num2str(best_predictors)]);
disp(['Best classification error: ', num2str(best_error)]);

这段代码首先加载数据，然后初始化最佳预测变量对和对应的分类误差为初始值。接下来，代码使用两个嵌套的循环穷举所有可能的变量对。对于每个变量对，代码使用它们构建训练集，并训练一个逻辑回归模型。然后，代码对训练集进行预测，并计算分类误差。如果分类误差更小，则更新最佳预测变量对和对应的分类误差。最后，代码输出最佳预测变量对和对应的分类误差。

需要注意的是，穷举法可能需要很长时间才能找到最佳预测变量对，特别是当特征数较多时。如果你的数据集很大，那么你可能需要使用更高效的算法来寻找最佳预测变量对。