二分类逻辑回归matlab

二分类逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于解决二分类问题。在Matlab中，可以通过编写相关的函数来实现二分类逻辑回归。

首先，需要编写一个逻辑函数，用于计算样本属于正类的概率。该函数可以使用sigmod函数来实现，即将输入的线性组合通过sigmod函数映射到0到1之间的概率值。

其次，需要编写一个代价函数，用于评估模型的预测效果。该函数可以使用交叉熵损失函数来衡量预测结果与真实结果的差异。

最后，编写一个主函数，用于训练模型和进行预测。主函数中包括了梯度下降法更新参数、计算代价函数值、划分训练集和测试集、预测分类结果等步骤。

下面是一个示例的二分类逻辑回归的Matlab代码：

% 逻辑函数
function y = sigmod1(X,theta)
    y = 1./(1 + exp(-X*theta));
end

% 代价函数
function [J] = costlog(theta, y, X, k)
    J = -1 * sum(y.*log(sigmod1(X,theta)) + (1-y).*log(1-sigmod1(X,theta))) + sum(k.*theta);
end

% 主函数
function [J,H,error,theta,sim_y,c] = logistics1(x, y, a, diedai, k)
    [m,l] = size(x);
    theta = zeros(m+1, 1);
    X = [x'; ones(1, l)];
    H = [];
    J = [];
    L = fix(0.7*length(y));
    train_y = y(1:L);
    train_X = X(:, 1:L);
    test_y = y(L+1:end);
    test_X = X(:, L+1:end);
    
    for i = 1:diedai
        theta = theta - a * (train_X * (sigmod1(train_X,theta) - train_y)') - k .* theta;
        H = [H, theta];
        J = [J, costlog(theta, train_y, train_X, k)];
    end
    
    sim_y = sigmod1(test_X, theta);
    c = 0;
    for i = 1:length(test_y)
        if(sim_y(i) > 0.5)
            sim_y(i) = 1;
        else
            sim_y(i) = 0;
        end
        if(sim_y(i) ~= test_y(i))
            c = c + 1;
        end
    end
    error = c / length(test_y);
    
    plot(sim_y, 'b.')
    hold on
    plot(test_y, 'r.')
    r = corrcoef(sim_y, test_y);
    error
end