matlab 逻辑回归分类器
时间: 2023-11-11 08:59:31 浏览: 77
好的,关于 Matlab 的逻辑回归分类器,你可以使用 `fitglm` 函数来训练模型,该函数支持二元分类和多元分类。例如,对于二元分类,可以使用以下代码:
```matlab
% 准备数据
load fisheriris
X = meas(51:end,1:2);
y = (strcmp('versicolor',species(51:end)))*1;
% 训练逻辑回归模型
mdl = fitglm(X,y,'Distribution','binomial','Link','logit');
% 预测新数据
Xnew = [5.9 3.2; 6.0 2.2];
ypred = predict(mdl,Xnew);
```
其中,`meas` 和 `species` 是内置数据集 `fisheriris` 中的变量,用于训练模型。`X` 是输入特征矩阵,`y` 是输出标签向量。`fitglm` 函数的第三个参数指定了分布类型为二项分布,第四个参数指定了链接函数为 logit 函数。
相关问题
matlab逻辑回归分类器
Matlab逻辑回归分类器是通过将逻辑回归的理论实现到代码中来解决实际的二分类问题的方法。这种分类器使用了来自MINST的手写数字数据库中的数据集。该数据集包含5000张图片的灰度构成的矩阵X,每行有400个元素,表示图片的灰度。同时,向量y表示每张图片中的数字,将数字0对应的数据映射到10上。
训练一个逻辑回归分类器的过程与二元分类相似,但在这里我们使用了函数fmincg,而不是matlab自带的函数fminunc。两者的优化结果相似,但是fmincg在处理参数数量较多的优化时具有更高的效率。通过调用这个函数,我们可以训练一个分类器,用于对新的图片进行数字分类。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [逻辑回归用于二分类任务(Matlab实现)](https://blog.csdn.net/SongGu1996/article/details/99441652)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [机器学习:使用matlab实现逻辑回归解决数字识别(多元分类)问题](https://blog.csdn.net/ShadyPi/article/details/122643694)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
多分类逻辑回归matlab
多分类逻辑回归可以使用Matlab中自带的分类器函数`mnrfit`和`mnrval`进行实现。具体步骤如下:
1. 准备数据集,包括特征矩阵X和目标变量矩阵Y,其中Y为包含每个样本的类别信息的向量。
2. 将Y转化为哑变量矩阵,使用Matlab中的`dummyvar`函数。
3. 使用`mnrfit`函数拟合多分类逻辑回归模型,输入参数为特征矩阵X和哑变量矩阵Y。
4. 使用`mnrval`函数预测新的样本的类别,输入参数为特征矩阵X和拟合好的模型。
下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 准备数据集
load fisheriris
X = meas;
Y = species;
% 将Y转化为哑变量矩阵
Y = dummyvar(categorical(Y));
% 拟合多分类逻辑回归模型
B = mnrfit(X, Y);
% 预测新的样本的类别
X_new = [6.1, 3.1, 5.1, 1.1; 5.1, 2.5, 3.0, 1.1];
Y_new = mnrval(B, X_new);
```
其中,`X_new`为新的样本的特征矩阵,`Y_new`为预测得到的类别矩阵。
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