MATLAB如何写logistics模型

在MATLAB中，可以使用统计和机器学习工具箱中的`fitglm`函数来拟合逻辑回归模型。下面是一个示例代码，展示如何使用MATLAB来编写和训练逻辑回归模型：

% 假设我们有一个训练集 X 和对应的标签 y

% 创建一个逻辑回归模型对象
model = fitglm(X, y, 'Distribution', 'binomial', 'Link', 'logit');

% 对模型进行训练
trained_model = model.fit();

% 使用训练好的模型进行预测
predictions = trained_model.predict(X);

% 可以使用其他评估指标来评估模型的性能
accuracy = sum(predictions == y) / numel(y);

在上述代码中，`fitglm`函数用于创建逻辑回归模型对象，并通过指定分布为二项分布和链接函数为logit来配置模型。然后，使用训练集数据进行训练，得到训练好的模型。最后，使用训练好的模型对输入数据进行预测，并可以使用其他评估指标来评估模型的性能，如准确率。

请注意，以上只是一个简单的逻辑回归模型示例，实际应用中可能需要更多的数据预处理、特征工程和模型调优等步骤。