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

逻辑回归matlab代码实现

逻辑回归的MATLAB代码实现如下:

XX = xlsread('训练数据.xls'); % 读取训练数据（包含训练样本XX及对应的标签y）
X = XX(:, 1:2); % 从训练数据中找出训练样本X
X = [X ones(10, 1)]; % 生成符合逻辑回归模型的X（加上逻辑回归模型中的常数项）
y = XX(:, 3); % 从训练数据中找出训练样本X对应的标签y
W = rand(3, 1); % 初始化逻辑回归系数W
T = 0; % 循环次数
sign = 1; % 循环进行标志
lr = 0.1; % 设定梯度下降学习速率（采用固定学习速率的梯度下降法）

% 循环
while (sign == 1)
    P = sigmf(X * W, [1 0]); % 求逻辑回归模型输出值P
    LW = X' * (P - y); % 求梯度LW
    if (norm(LW) <= 0.001) || (T >= 150000) % 循环结束条件
        sign = 0;
    else
        sign = 1;
        T = T + 1;
        W = W - (lr) * (LW); % 梯度更新
    end
end

% 最终求得的逻辑回归系数
W = [0.7938; -2.2932; 12.1551]

% 绘制逻辑回归分类界线
x1 = -2.5:0.1:2;
x2 = ((-W(1)/W(2)) * x1) - (W(3)/W(2));
plot(x1, x2, 'r');

% 在此逻辑回归系数下，训练样本X在此逻辑回归模型中的输出为：

逻辑回归LR MATLAB

逻辑回归是一种用于解决二分类问题的机器学习算法。其基本流程如下：
1. 首先，准备训练数据，包括训练样本和对应的标签。
2. 使用MATLAB读取训练数据，并将训练样本X和标签y提取出来。
3. 初始化逻辑回归系数W和循环次数T。
4. 设定梯度下降学习速率lr。
5. 进入循环，计算逻辑回归模型输出值P和梯度LW。
6. 判断循环结束条件，如果满足条件则跳出循环，否则更新梯度并继续循环。
7. 最终求得逻辑回归系数W。
8. 使用求得的逻辑回归系数W绘制分类界线。
9. 根据逻辑回归模型和求得的系数W，计算训练样本X在逻辑回归模型中的输出值。