matlab logistic模型

MATLAB的逻辑回归模型可以用于分类问题。逻辑回归模型基于训练数据拟合一个函数，该函数可以将输入值映射到类别概率上。这个函数使用Sigmoid函数（或Logistic函数）对输入变量进行映射。Sigmoid函数可以将任意值映射到0到1之间的值。在训练过程中，逻辑回归模型会通过优化算法（如梯度下降法）调整模型参数，使其能够更好地拟合训练数据。

要在MATLAB中创建逻辑回归模型，可以使用“fitglm”函数。该函数需要指定训练数据和响应变量（即类别标签），并且可以通过传递选项参数来指定模型的其他设置，如正则化参数和优化算法等。

以下是一个示例代码，展示如何使用MATLAB创建和训练逻辑回归模型：

% Load sample data
load fisheriris

% Prepare training data and labels
X = meas(:,3:4);
Y = strcmp('versicolor',species);

% Train logistic regression model
mdl = fitglm(X,Y,'Distribution','binomial','Link','logit');

% Plot decision boundary
scatter(X(:,1),X(:,2),25,Y,'filled')
hold on
x1 = linspace(min(X(:,1)),max(X(:,1)),100);
x2 = linspace(min(X(:,2)),max(X(:,2)),100);
[X1,X2] = meshgrid(x1,x2);
Yfit = predict(mdl,[X1(:) X2(:)]);
contour(X1,X2,reshape(Yfit,size(X1)),[0.5 0.5],'k');
hold off