logit_fit = glmval(a,pre_x, 'logit')

这段代码使用glmval函数进行逻辑回归模型的预测，其中a是逻辑回归模型的系数矩阵，pre_x是需要预测的自变量特征数据。'logit'表示使用logit链接函数，返回的是每个样本属于正例的概率值（0到1之间的实数）。在二分类问题中，通常将概率大于等于0.5的样本划分为正例，概率小于0.5的样本划分为负例。

相关问题

clear,clc %注释1：数据准备 X=xlsread('附件一指标','指标','B2:K124'); X1=xlsread('附件二指标','指标','B2:J303'); train_x = X(:,1:9); %自变量特征数据，分类已知 train_y = X(:,10); %因变量，一列，只有0和1 pre_x = X1(:,1:9); %自变量特征数据，分类未知，用于预测 %注释2：核心代码 a =glmfit(train_x,train_y,'binomial', 'link', 'logit'); %得到系数矩阵 logit_fit = glmval(a,pre_x, 'logit'); %得出概率，大于0.5分到逻辑1，小于0.5分到逻辑0 %注释3：结果整理 pre_y = zeros(size(logit_fit,1),1); %分类结果 for i=1:size(logit_fit,1) if(logit_fit(i,1)<=0.5) pre_y(i,1)=0; else pre_y(i,1)=1; end end

这段代码是用于进行二分类的逻辑回归预测。其中，前面注释1是数据准备部分，包括读取训练数据和预测数据，以及将训练数据分成特征数据和标签数据两部分；注释2是核心代码部分，使用glmfit函数进行逻辑回归模型的训练，并使用glmval函数进行预测；注释3是结果整理部分，将预测结果从概率值转换为0/1分类结果。

linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) logit_fit = LogisticRegression().fit(x, y.ravel()) prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel()) coef_mat = np.column_stack((prob_fit.theta.T, logit_fit.coef_, linear_fit.coef_)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.theta_.T / logit_fit.coef_, prob_fit.theta_.T / linear_fit.coef_, logit_fit.coef_ / linear_fit.coef_))

这段代码看起来是进行了一些机器学习中的模型拟合和系数计算。首先，使用 LinearRegression、LogisticRegression 和 GaussianNB 分别对输入数据 x 和 y 进行拟合，得到线性回归、逻辑回归和高斯朴素贝叶斯模型的系数。接着，将这些系数按列方向拼接成一个矩阵 coef_mat，用于后续的分析。最后，计算三种模型系数之间的比例，得到一个比例矩阵 prop_mat，也用于后续的分析。具体分析的内容需要看后续代码，但是这段代码的作用是先进行模型拟合，然后计算模型系数并进行比较和分析。