logistic 回归用matlab

如何实现？

对于MATLAB中的逻辑回归，你可以使用built-in函数“fitglm()”，或者使用“logistic”函数手动实现。我们建议使用“fitglm()”函数，因为它可以自动为您计算参数和其他重要统计信息，同时提供了方便的工具来可视化和分析结果。以下是一个简单的示例：

首先，定义您的自变量和因变量：

x = randn(100,2);
y = (x(:,1)>0 & x(:,2)>0) | (x(:,1)<0 & x(:,2)<0);

然后，创建一个逻辑回归模型并拟合它：

mdl = fitglm(x,y,'Distribution','binomial','Link','logit');

最后，使用模型预测新的观测值：

xnew = [-1 1; 1 -1; -1 -1; 1 1];
ynew = predict(mdl,xnew);

希望这可以帮助回答您的问题。

相关问题

logistic回归预测matlab

logistic回归预测matlab的实现方法：可以使用matlab中的logistic回归算法库来实现。可以使用该库中的函数对数据进行训练和预测，并且可以对模型进行评估和调整。根据数据的特点，选择适当的参数和算法可以提高预测的准确性和效率。

logistic回归模型matlab

在MATLAB中，可以使用"fitglm"函数来拟合logistic回归模型。具体地，可以使用以下代码：

1. 读取数据

假设数据文件名为"data.csv"，可以使用以下代码将数据读入MATLAB中：

data = readtable('data.csv');

2. 拟合模型

假设需要拟合的因变量为"y"，自变量为"x1"和"x2"，可以使用以下代码拟合logistic回归模型：

formula = 'y ~ x1 + x2';
model = fitglm(data, formula, 'Distribution', 'binomial', 'Link', 'logit');

其中，"Distribution"参数指定响应变量的分布，这里是二项分布；"Link"参数指定响应变量的链接函数，这里是logit函数。

3. 预测

使用以下代码可以对新的数据进行预测：

newData = table(x1New, x2New);
predictedY = predict(model, newData);

其中，"x1New"和"x2New"是新数据的自变量取值，"predictedY"是预测的因变量取值。