写一个使用逻辑回归预测的Matlab代码 并标注哪里使用测试集数据
时间: 2024-04-21 07:22:42 浏览: 15
当然可以!下面是一个使用逻辑回归进行预测的Matlab代码示例。我会在代码中标注出使用测试集数据的地方。
```matlab
% 加载训练集和测试集数据
load('train_data.mat'); % 训练集数据
load('test_data.mat'); % 测试集数据
% 提取训练集数据的特征和标签
X_train = train_data(:, 1:end-1); % 特征
y_train = train_data(:, end); % 标签
% 提取测试集数据的特征和标签
X_test = test_data(:, 1:end-1); % 特征
y_test = test_data(:, end); % 标签
% 数据归一化处理(可选,根据实际情况决定是否进行归一化)
% 构建逻辑回归模型
model = fitglm(X_train, y_train, 'Distribution', 'binomial');
% 使用训练好的模型进行预测
y_pred_train = predict(model, X_train); % 对训练集进行预测
y_pred_test = predict(model, X_test); % 对测试集进行预测
% 计算预测准确率(可根据需要计算其他评估指标)
accuracy_train = sum(y_pred_train == y_train) / numel(y_train) * 100;
accuracy_test = sum(y_pred_test == y_test) / numel(y_test) * 100;
% 显示预测结果
disp(['训练集准确率:', num2str(accuracy_train), '%']);
disp(['测试集准确率:', num2str(accuracy_test), '%']);
```
上述代码中,`train_data.mat`和`test_data.mat`分别是包含训练集和测试集数据的Matlab数据文件。在提取特征和标签后,我们使用`fitglm`函数构建了逻辑回归模型,并使用`predict`函数对训练集和测试集进行预测。最后,通过计算准确率来评估模型的性能,并将结果显示出来。
请注意,数据归一化处理是可选的,根据实际情况来决定是否进行归一化。你可以根据自己的需求修改代码以适应你的数据和任务。