广义线性分类模型以及BIC变化图的Matlab程序

以下是一个广义线性分类模型和BIC变化图的Matlab程序的示例：

% 数据集准备
load fisheriris
X = meas(:,3:4);
Y = species;
Y = categorical(Y);

% 为响应变量创建虚拟变量
Y_dummy = dummyvar(Y);

% 拟合广义线性分类模型
mdl = fitcecoc(X,Y,'Learners','logistic');

% 生成BIC变化图
numPreds = numel(mdl.PredictorNames);
bic = zeros(1,numPreds);
for k = 1:numPreds
    predNames = mdl.PredictorNames(1:k);
    idx = ismember(mdl.PredictorNames,predNames);
    mdl_k = fitcecoc(X(:,idx),Y,'Learners','logistic');
    bic(k) = mdl_k.BetweenSampleLearningRate;
end

% 绘制BIC变化图
figure
plot(1:numPreds,bic,'-o')
xlabel('Number of Predictors')
ylabel('BIC')
title('BIC Change with Number of Predictors')

这个示例程序首先加载了一个经典的鱼类数据集 `fisheriris`，然后从数据集中提取第三和第四个测量变量作为预测变量 `X`，并将物种作为响应变量 `Y`。接下来，程序为响应变量创建虚拟变量 `Y_dummy`，使其适用于广义线性分类模型。然后，程序使用 `fitcecoc` 函数拟合广义线性分类模型。最后，程序生成一个BIC变化图，展示了模型的预测变量数量与BIC之间的关系。