matlab logit

MATLAB中可以使用glmfit和glmval函数来完成逻辑回归任务。

具体而言，glmfit函数用于训练逻辑回归模型，可以使用不同的链接函数和分布类型。例如，在二分类问题中，可以使用binomial分布和logit链接函数。训练完成后，可以得到逻辑回归模型的系数矩阵。

glmval函数用于对新样本进行预测，根据逻辑回归模型的系数矩阵和新样本的特征数据，返回每个样本属于正例的概率值。

下面是一个示例代码，用于训练逻辑回归模型并对新数据进行预测：

% 生成随机数据
rng(1); % 设置随机数种子
N = 1000; % 样本数
x = rand(N,2); % 两个特征
y = double(x(:,1)+x(:,2)>1); % 标签

% 训练逻辑回归模型
[b, dev, stats] = glmfit(x, y, 'binomial');

% 对新样本进行预测
x_new = [0.6 0.7; 0.2 0.3];
logit_fit = glmval(b, x_new, 'logit');

在这个示例中，我们生成了1000个随机样本，每个样本有两个特征。我们将这两个特征加起来，如果结果大于1则标签为1，否则标签为0。然后使用glmfit函数训练逻辑回归模型，并使用glmval函数对新样本进行预测。