B = mnrfit(TrainData2,LabelTrain);优化这段代码

为了优化这段代码，我们可以考虑以下几个方面：

1. 优化数据结构：如果 `TrainData2` 的维度很大，可以考虑将其转换为稀疏矩阵，从而减少存储空间和计算量。

2. 并行计算：如果你的计算机有多个处理器，可以考虑使用并行计算来加速运算。可以使用 MATLAB 自带的 `parfor` 函数来实现。

3. 使用更高效的算法：可以考虑使用更高效的算法来代替 `mnrfit` 函数。例如，可以使用 L-BFGS 算法或者牛顿法来优化多项式逻辑回归模型。

4. 减少数据量：如果数据量很大，可以考虑使用一些采样方法来减少数据量，从而加速计算。

5. 优化输入数据：可以对输入数据进行归一化、降维等处理，从而减少计算量和存储空间。

综上所述，我们可以从数据结构、并行计算、算法选择、数据量、输入数据等方面来优化这段代码。