matlab写logistic回归模型

在MATLAB中，可以使用"fitglm"函数来拟合logistic回归模型。具体地，可以使用以下代码：

1. 读取数据

假设数据文件名为"data.csv"，可以使用以下代码将数据读入MATLAB中：

data = readtable('data.csv');

2. 拟合模型

假设需要拟合的因变量为"y"，自变量为"x1"和"x2"，可以使用以下代码拟合logistic回归模型：

formula = 'y ~ x1 + x2';
model = fitglm(data, formula, 'Distribution', 'binomial', 'Link', 'logit');

其中，"Distribution"参数指定响应变量的分布，这里是二项分布；"Link"参数指定响应变量的链接函数，这里是logit函数。

3. 预测

使用以下代码可以对新的数据进行预测：

newData = table(x1New, x2New);
predictedY = predict(model, newData);

其中，"x1New"和"x2New"是新数据的自变量取值，"predictedY"是预测的因变量取值。