请帮我建立一个模型，我的要求是：我有一组数据，一列是日期，一列是0或-1或1。其中0代表着能够发货但无发货需求，1代表着能够发货，-1代表着不能发货。帮我预测出下一天是否能够发货。先告诉我思路，然后给我一个MATLAB的代码

好的，建立这个模型的思路如下：

1. 首先将日期列转换成从1开始连续的数字，将标签列转换为类别0或类别1，其中类别1代表能够发货，类别0代表不能发货（包括无发货需求和不能发货）。

2. 将数据分为训练集和测试集，通常将训练集占总数据集的80%左右。

3. 使用逻辑回归模型训练数据，并在测试集上进行预测，计算预测准确率。

4. 对于预测下一天是否能够发货，需要将未来一天的日期转换成数字，然后输入到训练好的逻辑回归模型中进行预测。

下面是一个MATLAB代码的示例，其中我们使用了fitglm函数来训练逻辑回归模型，使用predict函数来进行单个样本的预测：

% 假设数据已经加载到名为'data'的表格中，包括两列：日期和标签（0、-1或1）

% 将标签进行转换，0转换为类别0，其他标签转换为类别1
labels = (data.Label ~= 0);

% 将日期列转换成从1开始连续的数字
dates = unique(data.Date);
date_map = containers.Map(dates, 1:length(dates));
dates_numeric = zeros(length(data.Date), 1);
for i = 1:length(data.Date)
    dates_numeric(i) = date_map(data.Date{i});
end

% 拆分数据为训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = round(train_ratio * length(labels));
train_features = dates_numeric(1:train_size);
train_labels = labels(1:train_size);
test_features = dates_numeric(train_size+1:end);
test_labels = labels(train_size+1:end);

% 训练逻辑回归模型
model = fitglm(train_features, train_labels, 'Distribution', 'binomial');

% 预测下一天的标签
next_date = max(dates_numeric) + 1;
next_label_prob = predict(model, next_date);
if next_label_prob >= 0.5
    next_label = 1;
else
    next_label = 0;
end

disp(['Next label: ', num2str(next_label)]);

希望这个代码能够帮助你解决问题。