logistic回归 matlab模型
时间: 2024-08-14 11:07:04 浏览: 50
Logistic回归是一种用于解决二分类问题的统计和机器学习方法。在MATLAB中,你可以使用`fitglm`函数来创建logistic回归模型。以下是基本步骤:
1. **数据准备**:首先,你需要准备好包含特征变量的数据集,并有一个对应的目标变量作为类别标签。
```matlab
data = readtable('your_data.csv'); % 替换为你的数据文件名
X = data(:, 1:end-1); % 特征矩阵,最后一列是目标变量
y = data(:, end); % 目标变量,通常是一个0/1向量
```
2. **建立模型**:
```matlab
mdl = fitglm(X, y, 'Distribution', 'binomial');
```
`fitglm`函数会根据指定的分布(这里是二项分布,因为是逻辑回归)拟合数据。
3. **评估和可视化**:
```matlab
predictProb = predict(mdl, X);
predClass = logical(predictProb > 0.5); % 预测分类
confusionMat = confusionmat(y, predClass); % 计算混淆矩阵
plotROC(mdl, X, y) % 可视化ROC曲线
```
4. **模型理解和调整**:
- 检查模型系数可以理解各个特征对结果的影响。
- 如果需要,可以使用交叉验证(crossval`)或者网格搜索(`gridSearch`)调整模型参数。
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