logestic模型matlab代码
时间: 2023-09-08 19:12:02 浏览: 47
当然,我可以为您提供一个适用于 MATLAB 的逻辑回归模型的示例代码。以下是一个简单的示例:
```matlab
% 准备样本数据
X = [1 1; 1 2; 2 1; 2 2; 3 3; 4 3; 4 4; 5 4]; % 特征向量
y = [0; 0; 0; 0; 1; 1; 1; 1]; % 类别标签
% 添加一列全为1的常数列作为偏置项
X = [ones(size(X,1),1) X];
% 初始化模型参数
initial_theta = zeros(size(X,2),1);
% 定义逻辑回归损失函数
function [J, grad] = costFunction(theta, X, y)
m = length(y);
h = sigmoid(X * theta);
J = (1/m) * sum(-y .* log(h) - (1-y) .* log(1-h));
grad = (1/m) * X' * (h - y);
end
% 定义 sigmoid 函数
function g = sigmoid(z)
g = 1 ./ (1 + exp(-z));
end
% 使用 fminunc 函数进行优化求解
options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 400);
[theta, cost] = fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options);
% 输出模型参数
disp('模型参数:');
disp(theta);
% 预测新样本
X_test = [2.5 2.5; 4.5 3.5];
X_test = [ones(size(X_test,1),1) X_test];
predictions = sigmoid(X_test * theta);
% 输出新样本的预测结果
disp('新样本的预测结果:');
disp(predictions);
```
这是一个基本的逻辑回归模型,它使用梯度下降算法来最小化损失函数。您可以根据自己的数据和需求进行修改和调整。希望对您有所帮助!如果有任何问题,请随时提问。
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