多元逻辑回归matlab函数

在 Matlab 中，可以使用 `mnrfit` 函数来进行多元逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）的模型拟合。该函数的用法如下：

B = mnrfit(X, Y)

其中，`X` 是一个大小为 `n-by-p` 的矩阵，包含了 `n` 个观测值的 `p` 个预测变量（自变量）的取值；`Y` 是一个大小为 `n-by-1` 的向量，包含了 `n` 个观测值的因变量（响应变量）的分类标签。函数 `mnrfit` 将返回一个大小为 `p+1-by-k` 的矩阵 `B`，其中 `k` 是分类标签的类别数（也就是因变量的水平数）。每一列 `B(:,i)` 都对应于类别 `i` 的回归系数。

要进行预测，可以使用 `mnrval` 函数：

P = mnrval(B, Xnew)

其中，`B` 是从 `mnrfit` 函数得到的回归系数，`Xnew` 是一个大小为 `m-by-p` 的矩阵，包含了 `m` 个新观测值的预测变量取值。函数 `mnrval` 将返回一个大小为 `m-by-k` 的矩阵 `P`，其中每一行 `P(i,:)` 包含了对观测值 `Xnew(i,:)` 的预测概率分布。

这是一个简单的示例：

X = [1, 2; 3, 4; 5, 6; 7, 8];    % 预测变量矩阵
Y = [1; 2; 1; 2];                % 因变量向量

B = mnrfit(X, Y);                % 模型拟合

Xnew = [2, 3; 4, 5];             % 新观测值的预测变量
P = mnrval(B, Xnew);             % 预测新观测值的分类概率

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