正则化逻辑回归matlab
时间: 2023-10-02 10:10:25 浏览: 124
在 MATLAB 中进行正则化逻辑回归,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 准备数据:将数据集划分为特征矩阵 X 和目标变量向量 y。
2. 特征缩放:对特征矩阵 X 进行缩放,使得每个特征的取值范围在接近于 0 的范围内。可以使用 MATLAB 中的 `featureNormalize` 函数来实现。
3. 添加偏置项:在特征矩阵 X 的第一列添加全为 1 的偏置项。可以使用 MATLAB 中的 `ones` 函数来实现。
4. 定义代价函数:使用正则化的逻辑回归代价函数,其中包含惩罚项以防止过拟合。
5. 优化算法:使用 MATLAB 中的优化函数(如 `fminunc` 或 `fmincg`)来最小化代价函数,以求得逻辑回归模型的参数。
6. 预测:使用训练得到的参数进行预测。可以使用 MATLAB 中的 `sigmoid` 函数将预测概率转换为二分类结果。
下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 步骤 1:准备数据
data = load('data.mat');
X = data(:, 1:2);
y = data(:, 3);
% 步骤 2:特征缩放
[X, mu, sigma] = featureNormalize(X);
% 步骤 3:添加偏置项
X = [ones(size(X, 1), 1) X];
% 步骤 4:定义代价函数
initial_theta = zeros(size(X, 2), 1);
lambda = 1; % 正则化参数
costFunction = @(t) costFunctionReg(t, X, y, lambda);
% 步骤 5:优化算法
options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 400);
theta = fminunc(costFunction, initial_theta, options);
% 步骤 6:预测
probabilities = sigmoid(X * theta);
predictions = probabilities >= 0.5;
% 计算准确率
accuracy = mean(double(predictions == y)) * 100;
fprintf('在训练集上的准确率:%.2f%%\n',
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