编写一个逻辑斯蒂回归matlab代码

在MATLAB中编写一个简单的逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）代码示例如下，假设我们已经有了特征矩阵`X`和标签向量`y`：

% 导入所需库
import statsmodels.formula.api as smf

% 加上截距列
ones_X = ones(size(X,1), 1);
X = [ones_X X];

% 定义逻辑斯蒂回归模型
model = fitglm(X, y, 'Distribution', 'binomial');

% 训练模型
[coefficients, residuals, ~] = estimate(model);

% 获取模型系数
beta = coefficients(2:end); % 去除截距项
intercept = coefficients(1); 

% 模型预测
function prediction = predict_logistic(X, beta, intercept)
    logit_scores = X * beta + intercept;
    prediction = 1 ./ (1 + exp(-logit_scores));
end

% 示例预测
new_data = ...; % 新的数据点
predicted_y = predict_logistic(new_data, beta, intercept);

% 打印模型信息
disp('Coefficients:');
disp(coefficients);
disp('Intercept:');
disp(intercept);

% 评估模型
y_pred = predict_logistic(X, beta, intercept) > 0.5; % 预测二分类结果
accuracy = sum(y_pred == y) / length(y); % 计算准确率

这个例子中，我们首先创建了带有一个额外的全1列（作为截距项）的特征矩阵，然后使用`fitglm`函数训练逻辑斯蒂回归模型。接着定义了一个预测函数，用于计算新的数据点的预测概率。最后，我们演示了如何使用模型对新数据进行预测，并计算模型的准确率。