logistic回归 matlab模型

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。

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**：

   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**：

   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。