使用matlab建立logistic回归函数
时间: 2023-10-11 21:05:59 浏览: 44
下面是使用 MATLAB 建立 logistic 回归函数的一个简单示例。
假设我们有一个训练集 X 和目标变量 y,其中 X 是一个 m 行 n 列的矩阵,y 是一个 m 行 1 列的向量。我们的目标是建立一个 logistic 回归模型,用于预测 y 的值。
首先,我们需要定义一个 sigmoid 函数,它是 logistic 回归模型中的关键部分:
```
function g = sigmoid(z)
%SIGMOID Compute sigmoid function
% g = SIGMOID(z) computes the sigmoid of z.
g = 1.0 ./ (1.0 + exp(-z));
end
```
接下来,我们可以定义一个 cost 函数,它用于计算 logistic 回归模型的代价函数:
```
function [J, grad] = costFunction(theta, X, y)
%COSTFUNCTION Compute cost and gradient for logistic regression
% J = COSTFUNCTION(theta, X, y) computes the cost of using theta as the
% parameter for logistic regression and the gradient of the cost
% w.r.t. to the parameters.
m = length(y); % number of training examples
J = 0;
grad = zeros(size(theta));
z = X * theta;
hypothesis = sigmoid(z);
J = (-y' * log(hypothesis) - (1 - y)' * log(1 - hypothesis)) / m;
grad = (X' * (hypothesis - y)) / m;
end
```
最后,我们可以使用 fminunc 函数来优化参数 theta,使得代价函数最小:
```
% Initialize fitting parameters
initial_theta = zeros(size(X, 2), 1);
% Set options for fminunc
options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 400);
% Run fminunc to obtain the optimal theta
[theta, J, exit_flag] = fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options);
```
这样,我们就可以得到一个训练好的 logistic 回归模型,可以用于预测新的数据点的分类。