matlab写logistic回归模型
时间: 2023-08-01 16:07:29 浏览: 100
数学建模Logistic模型Matlab代码[通过logistic回归分析,可以得到自变量的权重]
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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:
```matlab
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:
```matlab
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:
```matlab
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。
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