二元逻辑回归 matlab

在 Matlab 中实现二元逻辑回归可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据：将输入特征和对应的标签整理为矩阵形式，X 表示特征矩阵，y 表示标签向量。

2. 初始化参数：选择初始的权重参数向量 w 和偏置 b。

3. 定义 Sigmoid 函数：Sigmoid 函数将实数映射到 (0, 1) 之间，用于计算预测概率。

4. 定义代价函数：使用交叉熵损失函数来衡量预测结果与实际标签的差异。

5. 梯度下降法更新参数：通过最小化代价函数来更新参数，使用梯度下降法进行迭代优化。

6. 预测：使用训练得到的参数进行预测，并将输出结果映射为二元标签。

以下是一个简单的示例代码：

% 步骤1：准备数据
X = [x1 x2 ... xn];   % 输入特征矩阵
y = [y1 y2 ... yn];   % 对应标签向量

% 步骤2：初始化参数
w = zeros(size(X, 1), 1);  % 权重参数向量
b = 0;                     % 偏置

% 步骤3：定义 Sigmoid 函数
sigmoid = @(z) 1./(1+exp(-z));

% 步骤4：定义代价函数
cost = @(h, y) (-y.*log(h) - (1-y).*log(1-h));

% 步骤5：梯度下降法更新参数
alpha = 0.01;     % 学习率
iterations = 100; % 迭代次数

for i = 1:iterations
    z = w' * X + b;
    h = sigmoid(z);
    
    dw = (1/size(X, 2)) * X * (h - y)';
    db = (1/size(X, 2)) * sum(h - y);
    
    w = w - alpha * dw;
    b = b - alpha * db;
end

% 步骤6：预测
predictions = sigmoid(w' * X + b) >= 0.5;

在上述代码中，需要替换 `X` 和 `y` 成为你的实际数据。`alpha` 是学习率，控制梯度下降的步长，`iterations` 是迭代次数。最后的 `predictions` 是二元标签的预测结果。

请注意，这只是二元逻辑回归的一个简单示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理、特征选择和模型评估等步骤来提高模型的性能。