鸢尾花数据集逻辑斯蒂回归分类器代码matlab

根据提供的引用内容，我可以为您提供一个MATLAB的鸢尾花数据集逻辑斯蒂回归分类器的代码。代码如下：

% 加载数据集
load fisheriris

% 将数据集分为训练集和测试集
trainIdx = [1:40, 51:90, 101:140];
testIdx = [41:50, 91:100, 141:150];
trainData = meas(trainIdx,:);
trainLabel = species(trainIdx,:);
testData = meas(testIdx,:);
testLabel = species(testIdx,:);

% 将标签转换为二元问题
trainLabel(strcmp(trainLabel,'setosa')) = {'0'};
trainLabel(strcmp(trainLabel,'versicolor')) = {'1'};
trainLabel(strcmp(trainLabel,'virginica')) = {'1'};
testLabel(strcmp(testLabel,'setosa')) = {'0'};
testLabel(strcmp(testLabel,'versicolor')) = {'1'};
testLabel(strcmp(testLabel,'virginica')) = {'1'};

% 训练逻辑斯蒂回归模型
B = glmfit(trainData, trainLabel, 'binomial');

% 预测测试集
prob = glmval(B, testData, 'logit');
pred = round(prob);

% 计算准确率
accuracy = sum(pred == testLabel) / length(testLabel);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

该代码将鸢尾花数据集分为训练集和测试集，将标签转换为二元问题，训练逻辑斯蒂回归模型，预测测试集并计算准确率。您可以根据需要进行修改和调整。