利用逻辑回归分类模型,针对鸢尾花属性中的花瓣长和花瓣宽,实现鸢尾花数据集中山鸢尾和变色鸢尾的分类,使用matlab进行编程

时间: 2024-05-30 19:14:00 浏览: 9
% 加载数据集 load fisheriris X = [meas(:,3), meas(:,4)]; Y = strcmp(species,'versicolor'); % 划分数据集,70%训练集,30%测试集 idx = randperm(size(X,1)); train_idx = idx(1:round(0.7*size(X,1))); test_idx = idx(round(0.7*size(X,1))+1:end); X_train = X(train_idx,:); Y_train = Y(train_idx,:); X_test = X(test_idx,:); Y_test = Y(test_idx,:); % 训练逻辑回归模型 [B,dev,stats] = glmfit(X_train,Y_train,'binomial','link','logit'); % 预测测试集结果 Y_pred = glmval(B,X_test,'logit'); Y_pred = round(Y_pred); % 计算准确率 accuracy = sum(Y_pred == Y_test)/length(Y_test) % 绘制决策边界 x1 = linspace(min(X(:,1)),max(X(:,1)),100); x2 = linspace(min(X(:,2)),max(X(:,2)),100); [X1,X2] = meshgrid(x1,x2); Y_pred = glmval(B,[X1(:),X2(:)],'logit'); Y_pred = round(Y_pred); Z = reshape(Y_pred,size(X1)); figure; gscatter(X(:,1),X(:,2),Y,'rb','.'); hold on contour(X1,X2,Z,[0.5,0.5],'k','LineWidth',2); xlabel('花瓣长度'); ylabel('花瓣宽度'); title('鸢尾花分类决策边界'); legend('变色鸢尾','山鸢尾','决策边界');

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