使用matlab建立logistic回归函数，mdl = stepwiseglm(X,y,'linear','Criterion','aic','Verbose',2);

这里是一个使用 Matlab 建立 logistic 回归函数的示例，其中使用了 stepwiseglm 函数进行模型的选择。

假设你已经有了一个二元分类问题的数据集 X 和对应的标签 y，其中 X 的每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。则可以使用以下代码建立 logistic 回归模型：

% 加载数据集
load('dataset.mat');

% 设定响应变量和预测变量
y = dataset.Label;
X = dataset(:, 1:end-1);

% 使用 stepwiseglm 函数进行模型选择
mdl = stepwiseglm(X, y, 'linear', 'Criterion', 'aic', 'Verbose', 2);

% 输出模型的系数
coef = mdl.Coefficients;
disp(coef);

其中，第一行代码加载了数据集，你需要将其替换为你自己的数据集文件名或者直接将数据集的内容写入代码中。

第三和第四行代码分别指定了响应变量和预测变量，你需要将其替换为你自己的变量名。

第六行代码调用了 stepwiseglm 函数，该函数可以自动选择最优的模型（即特征的选择），并返回经过优化后的模型。具体来说，'linear' 表示使用线性模型，'Criterion' 和 'aic' 表示使用 AIC 准则进行模型选择，'Verbose' 和 '2' 表示显示详细的输出信息。

最后一行代码输出了模型的系数，即特征的权重。

相关问题

使用matlab建立logistic回归函数

下面是使用 MATLAB 建立 logistic 回归函数的一个简单示例。

假设我们有一个训练集 X 和目标变量 y，其中 X 是一个 m 行 n 列的矩阵，y 是一个 m 行 1 列的向量。我们的目标是建立一个 logistic 回归模型，用于预测 y 的值。

首先，我们需要定义一个 sigmoid 函数，它是 logistic 回归模型中的关键部分：

function g = sigmoid(z)
%SIGMOID Compute sigmoid function
%   g = SIGMOID(z) computes the sigmoid of z.

g = 1.0 ./ (1.0 + exp(-z));
end

接下来，我们可以定义一个 cost 函数，它用于计算 logistic 回归模型的代价函数：

function [J, grad] = costFunction(theta, X, y)
%COSTFUNCTION Compute cost and gradient for logistic regression
%   J = COSTFUNCTION(theta, X, y) computes the cost of using theta as the
%   parameter for logistic regression and the gradient of the cost
%   w.r.t. to the parameters.

m = length(y); % number of training examples
J = 0;
grad = zeros(size(theta));

z = X * theta;
hypothesis = sigmoid(z);
J = (-y' * log(hypothesis) - (1 - y)' * log(1 - hypothesis)) / m;
grad = (X' * (hypothesis - y)) / m;

end

最后，我们可以使用 fminunc 函数来优化参数 theta，使得代价函数最小：

% Initialize fitting parameters
initial_theta = zeros(size(X, 2), 1);

% Set options for fminunc
options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 400);

% Run fminunc to obtain the optimal theta
[theta, J, exit_flag] = fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options);

这样，我们就可以得到一个训练好的 logistic 回归模型，可以用于预测新的数据点的分类。

使用stepwiseglm建立logistic回归模型

stepwiseglm是MATLAB中的一个函数，可以用于自动选择具有显著影响的预测变量来建立logistic回归模型。以下是一个stepwiseglm函数的示例：

假设你有一个数据集，其中包含一个二元的响应变量和一些可能的预测变量。首先，你需要将数据导入MATLAB并将响应变量和预测变量分离。然后，你可以使用以下代码来建立一个stepwiseglm模型：

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 将响应变量和预测变量分离
response = data.Response;
predictors = data(:,2:end);

% 建立stepwiseglm模型
model = stepwiseglm(predictors, response, 'constant', 'Upper', 'linear', 'Criterion', 'deviance');

在这个示例中，stepwiseglm函数的第一个参数是预测变量，第二个参数是响应变量。'constant'指定要包括常数项，'Upper'指定模型的最高阶数，'linear'指定模型中变量的类型，'Criterion'指定选择模型的标准。在这个例子中，我们使用的标准是deviance。

完成模型后，你可以使用summary函数来查看模型的摘要信息，包括每个预测变量的系数、标准误差、p值和置信区间。

% 查看模型摘要信息
summary(model)

请注意，由于stepwiseglm函数选择预测变量的方式是基于数据的，因此每次运行时可能会得到不同的结果。