matlab中logistic模型的解

logistic模型是一种常用的分类模型，它可以将输入的数据分为两类。在matlab中，可以使用logistic回归函数来实现该模型的解。该函数可以通过最大似然估计法来求解模型参数，从而得到分类结果。具体来说，该函数会根据输入的训练数据，计算出每个样本属于不同类别的概率，并根据这些概率来进行分类。在实际应用中，可以使用该模型来进行二分类问题的预测，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件等。

相关问题

matlab中logistic模型

在Matlab中，可以使用glmfit函数来构建Logistic回归模型。该函数的一般格式为：b=glmfit(x,y,'distr','link')或者\[b,dev,stats\]=glmfit(x,y,'distr','link')。其中，x是自变量矩阵，y是因变量向量，'distr'是指定分布类型的参数，'link'是指定链接函数的参数。Logistic回归模型在处理大量数据，揭示自变量如何影响因变量时非常有用。许多优秀获奖论文在模型建立时都采用了Logistic模型。在Matlab中，可以使用Yule算法来实现Logistic模型的部分代码。具体代码如下：

clear;clc;
% Yule算法：
X=\[480.9,522,468.8,469.5,573.8,737.8,869.8,933.7,977.2,...
    997.7,1120.3,1176.1,1284.8,1422.1,1462.1,1499.7,...
    1473.1,1539.2,1637,1771,1886.5,1994.6,2145.7,2292,...
    2396.8,2387,2484.4,2580.8,2750.2,2915.7,3163.8,3231.9,...
    3319.5,3319.6,3484.,3550.6,3613.9,3833.1,4471.2,5283,...
    5803.2,6415.5,6797.9,7033.5,7636.3,8209.8,8979.1\];

plot(XX(1:length(X)),X,'g-^')
legend('预测值','实际值')
xlabel('年份');
ylabel('CO_{2}排放量');
title('CO_{2}预测值和实际值曲线图(Yule法)')
set(gca,'XTick',\[1965:4:2017\])
grid on
format short;

forecast=YY(end-4:end);%CO2排放量的预测结果
MAPE=sum(abs(YY(1:n+1)-X)./X)/length(X);%平均相对差值 a,b,c

这段代码使用Yule算法来预测CO2排放量，并计算了预测结果的平均相对差值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [数学模型——Logistic回归模型（含Matlab代码）](https://blog.csdn.net/whale_cat/article/details/124052082)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [数学建模-Logistic模型附Matlab代码](https://blog.csdn.net/qq_45823589/article/details/130774988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

matlab中logistic模型代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码实现逻辑回归模型：

% 加载数据
data = load('data.txt');
X = data(:, 1:2);
y = data(:, 3);

% 初始化参数
[m, n] = size(X);
X = [ones(m, 1) X];
initial_theta = zeros(n + 1, 1);

% 定义代价函数
function [J, grad] = costFunction(theta, X, y)
m = length(y);
J = ;
grad = zeros(size(theta));
h = sigmoid(X * theta);
J = (-1 / m) * sum(y .* log(h) + (1 - y) .* log(1 - h));
grad = (1 / m) * X' * (h - y);
end

% 定义 sigmoid 函数
function g = sigmoid(z)
g = 1 ./ (1 + exp(-z));
end

% 使用 fminunc 函数进行优化
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';
contour(u, v, z, [, ], 'LineWidth', 2)
end
hold off;

% 预测新数据
prob = sigmoid([1 45 85] * theta);
fprintf('For a student with scores 45 and 85, we predict an admission probability of %f\n', prob);