用matlab根据5种食品添加剂的最大使用量和毒性评估建立食品添加剂的安全指标

根据5种食品添加剂的最大使用量和毒性评估建立食品添加剂的安全指标可以使用多种方法，如逻辑回归、支持向量机、神经网络等。下面是一个使用逻辑回归的示例代码：

% 导入数据
data = readmatrix('添加剂数据.csv');

% 数据预处理
X = data(:, 1:end-1); % 特征数据，包括最大使用量和毒性评估
y = data(:, end); % 标签数据，安全指标

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.2);
X_train = X(cv.training,:);
y_train = y(cv.training,:);
X_test = X(cv.test,:);
y_test = y(cv.test,:);

% 建立逻辑回归模型
model = fitglm(X_train, y_train, 'Distribution', 'binomial');

% 预测测试集
y_pred = predict(model, X_test);

% 设置阈值，将概率转换为二分类标签（0或1）
threshold = 0.5;
y_pred_binary = y_pred >= threshold;

% 评估模型
accuracy = sum(y_pred_binary == y_test) / numel(y_test);
precision = sum(y_pred_binary & y_test) / sum(y_pred_binary);
recall = sum(y_pred_binary & y_test) / sum(y_test);

% 输出结果
disp(['准确率：', num2str(accuracy)]);
disp(['精确率：', num2str(precision)]);
disp(['召回率：', num2str(recall)]);

在此示例中，假设数据已经保存在名为"添加剂数据.csv"的文件中，其中最后一列为食品添加剂的安全指标。代码首先导入数据，然后进行数据预处理，将数据划分为训练集和测试集。接下来，使用逻辑回归模型（fitglm）建立模型，并使用测试集进行预测。然后，根据设定的阈值将概率转换为二分类标签，并计算模型的准确率、精确率和召回率来评估模型性能。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的建模过程可能需要更多的特征工程、特征选择、模型调参和性能评估方法。你可以根据具体的需求和数据特点进行更复杂的建模和分析。