给我一个matlab包含数据集和数据处理的logistic回归代码

时间: 2023-07-30 22:13:04 浏览: 52
以下是一个matlab包含数据集和数据处理的logistic回归代码的示例: ```matlab % 加载数据集 data = load('ex2data1.txt'); X = data(:, [1, 2]); % 特征矩阵 y = data(:, 3); % 标签向量 % 数据预处理 [m, n] = size(X); X = [ones(m, 1) X]; % 加上一列全为1的偏置项 initial_theta = zeros(n + 1, 1); % 初始化theta向量 % 定义sigmoid函数 function g = sigmoid(z) g = 1 ./ (1 + exp(-z)); end % 定义代价函数 function [J, grad] = costFunction(theta, X, y) m = length(y); h = sigmoid(X * theta); J = (1 / m) * sum(-y .* log(h) - (1 - y) .* log(1 - h)); % 计算代价 grad = (1 / m) * X' * (h - y); % 计算梯度 end % 使用fminunc函数来优化代价函数 options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 400); [theta, cost] = fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options); % 绘制决策边界 plotData(X(:, 2:3), y); hold on; if size(X, 2) <= 3 plot_x = [min(X(:,2))-2, max(X(:,2))+2]; plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2).*plot_x + theta(1)); plot(plot_x, plot_y) legend('Admitted', 'Not admitted', 'Decision Boundary') axis([30, 100, 30, 100]) else u = linspace(-1, 1.5, 50); v = linspace(-1, 1.5, 50); z = zeros(length(u), length(v)); for i = 1:length(u) for j = 1:length(v) z(i,j) = mapFeature(u(i), v(j)) * theta; end end z = z'; % 重要的一步,需要转置 contour(u, v, z, [0, 0], 'LineWidth', 2) end hold off; % 预测新数据 prob = sigmoid([1 45 85] * theta); % 预测一个考试成绩为45分和85分的学生是否被录取 fprintf('For a student with scores 45 and 85, we predict an admission probability of %f\n', prob); ``` 其中,`ex2data1.txt`是一个二分类数据集,每行有两个特征和一个标签,表示一个学生是否被大学录取。该文件的格式如下: ``` 34.62365962451697,78.0246928153624,0 30.28671076822607,43.89499752400101,0 35.84740876993872,72.90219802708364,0 60.18259938620976,86.30855209546826,1 79.0327360507101,75.3443764369103,1 45.08327747668339,56.3163717815305,0 61.10666453684766,96.51142588489624,1 ``` `plotData`和`mapFeature`函数的代码如下: ```matlab function plotData(X, y) % 绘制训练数据 pos = find(y==1); neg = find(y==0); plot(X(pos, 1), X(pos, 2), 'k+', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 7); hold on; plot(X(neg, 1), X(neg, 2), 'ko', 'MarkerFaceColor', 'y', 'MarkerSize', 7); end function out = mapFeature(X1, X2) % 对特征进行映射,生成多项式特征 degree = 6; out = ones(size(X1(:,1))); for i = 1:degree for j = 0:i out(:, end+1) = (X1.^(i-j)).*(X2.^j); end end end ``` 这段代码会绘制出数据集和决策边界,同时输出一个新数据的预测结果。

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