logistics回归模型matlab

"Logistics回归"模型是一种用于二元分类问题的机器学习模型。它可以使用MATLAB软件进行建模和拟合。通过使用特征对输入数据进行线性组合，并使用一个逻辑函数将其映射到概率值，该模型可以预测输入样本属于特定类别的概率。

相关问题

logistics回归分析matlab

Logistic回归分析是一种用于估计事件发生概率的回归类型。在Matlab中，可以使用logit回归模型来进行Logistic回归分析。该模型使用最大似然法来估计回归系数，从而得到预测模型。Logistic回归在一众回归模型中有其独特的优势，例如适用于二分类问题、鲁棒性好、计算效率高等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [logistic回归分析matlab代码-LogisticRegression:Python中的逻辑回归](https://download.csdn.net/download/weixin_38750406/19119107)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [数学模型——Logistic回归模型（含Matlab代码）](https://blog.csdn.net/whale_cat/article/details/124052082)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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logistics多元回归matlab代码怎么写

在 MATLAB 中进行多元回归分析，可以使用 `fitlm`。下面是一个示例代码，展示如何使用 `fitlm` 函数进行多元回归分析的步骤：

% 假设你有一个包含多个自变量 x1、x2 和 x3，以及一个因变量 y 的数据集

% 创建自变量矩阵 X 和因变量向量 Y
X = [x1, x2, x3];
Y = y;

% 进行多元回归分析
model = fitlm(X, Y);

% 查看回归结果
disp(model);

% 获取回归系数、截距和统计指标
coefficients = model.Coefficients;
intercept = model.Coefficients.Estimate(1);
statistics = model.Rsquared;

% 预测新的观测值
newX = [new_x1, new_x2, new_x3];
predictedY = predict(model, newX);

请注意，你需要将示例中的 `x1`、`x2`、`x3`、`y` 替换为你实际的数据。同时，你还可以根据需要修改和扩展代码以满足你的具体需求。