逻辑回归求回归系数matlab

在Matlab中，可以使用glmfit函数求解逻辑回归的回归系数。具体使用方法如下：

假设有n个样本，每个样本有p个特征，X是一个n×p的矩阵，y是一个n×1的向量，表示每个样本的标签（0或1）。

[b, dev, stats] = glmfit(X, y, 'binomial');

其中，b是一个(p+1)×1的向量，表示回归系数，第一个元素是截距项。dev是一个标量，表示模型的偏差。stats是一个结构体，包含模型的各种统计信息。

相关问题

matlab 逻辑回归函数

Matlab中的逻辑回归函数为`glmfit`，可以使用以下代码进行调用：

[b, dev, stats] = glmfit(X, y, 'binomial', 'link', 'logit');

其中，`X`为输入特征矩阵，`y`为二元分类的输出。`'binomial'`表示使用二项式分布作为输出分布，`'link', 'logit'`表示使用logistic函数作为连接函数。函数返回的`b`为回归系数，`dev`为偏差，`stats`为统计信息。

fitglm逻辑回归matlab

fitglm函数是matlab中用于执行逻辑回归分析的函数。该函数的第三个参数表示离散分布，第四个参数表示二项分布。fitglm函数返回一个称为"Model"的对象。然后可以使用predict函数，以这个对象作为第一个参数传入，并输入需要预测的数据，从而得到预测的结果。

在进行逻辑回归分析时，可以使用fitnlm函数来进行模型拟合。这个函数使用非线性模型作为拟合模型。通过定义一个句柄（handle）函数m1来表示非线性模型，然后将其作为参数传递给fitnlm函数，在表或数据集数组中拟合模型并返回非线性模型对象。可以使用nonlinfit1.Coefficients.Estimate来获取估计的系数，并将其用于预测。

另外，也可以使用最小二乘法来进行模型拟合。可以使用sum、mean等函数计算所需的参数，然后将其代入相应的公式进行拟合。最终可以得到拟合的结果y1，并将其可视化。