matlab逻辑斯蒂回归模型

Matlab中的逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）是一种用于二分类问题的常用统计模型。它基于sigmoid函数，将线性回归的结果转换为概率形式，便于理解和解释。在机器学习中，逻辑回归常用于预测一个事件发生的可能性。

以下是逻辑斯蒂回归在Matlab中的基本步骤和概念：

1. **数据准备**：首先，你需要准备好二分类的数据集，通常包括输入特征（自变量）和目标变量（因变量，通常是0或1表示两种类别）。

2. **模型训练**：在Matlab中，可以使用`fitglm`函数来训练逻辑回归模型。例如：

   mdl = fitglm(X, Y, 'Distribution', 'binomial');

`X`是输入特征矩阵，`Y`是目标变量向量，'binomial'指定了二项分布。

3. **模型评估**：使用交叉验证或者`predict`函数对模型进行评估，比如计算准确率、AUC-ROC曲线等。

4. **预测新数据**：使用`predict`函数对新的输入数据进行分类预测：

   Y_pred = predict(mdl, newX);