matlab中多元logistic回归

在MATLAB中实现多元logistic回归模型，可以通过以下步骤进行：

1. 准备数据集：将训练数据集和测试数据集准备好，并进行数据预处理，如特征缩放、标准化等。

2. 定义模型：使用MATLAB的逻辑回归函数(logreg)来定义多元logistic回归模型。可以设置参数如正则化、迭代次数等。

3. 训练模型：使用训练数据集来训练模型。可以使用MATLAB的fit函数来完成此步骤。

4. 预测结果：使用训练好的模型对测试数据集进行预测，并得到分类结果。

5. 评估模型：通过计算准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的性能。

以下是一个示例代码，用于在MATLAB中实现多元logistic回归模型：

% 步骤1：准备数据集
X_train = ...; % 训练数据特征
y_train = ...; % 训练数据标签
X_test = ...; % 测试数据特征
y_test = ...; % 测试数据标签

% 步骤2：定义模型
model = fitglm(X_train, y_train, 'Distribution', 'binomial');

% 步骤3：训练模型
trained_model = train(model);

% 步骤4：预测结果
y_pred = predict(trained_model, X_test);

% 步骤5：评估模型
accuracy = sum(y_pred == y_test) / length(y_test);
precision = sum(y_pred == 1 & y_test == 1) / sum(y_pred == 1);
recall = sum(y_pred == 1 & y_test == 1) / sum(y_test == 1);

这段代码假设你已经准备好了训练数据集(X_train, y_train)和测试数据集(X_test, y_test)。你可以根据自己的数据进行相应的调整和修改。最后，你可以通过计算准确率、精确率和召回率来评估模型的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB实现Logistic回归模型.zip](https://download.csdn.net/download/m0_47590417/12400499)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [matlab实现logistic回归](https://blog.csdn.net/weixin_28917279/article/details/116114918)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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