利用逻辑回归分类模型，针对鸢尾花属性中的花瓣长和花瓣宽，实现鸢尾花数据集中山鸢尾和变色鸢尾的分类，使用matlab进行编程

首先，需要加载鸢尾花数据集，可以使用matlab内置的load函数：

load fisheriris;

该函数会加载鸢尾花数据集，包含4个属性：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及对应的分类标签：setosa、versicolor和virginica。为了方便起见，我们只使用花瓣长和花瓣宽两个属性来训练分类模型，同时只考虑山鸢尾和变色鸢尾这两个分类，即将其他分类的数据剔除：

X = meas(51:end, 3:4);
Y = (strcmp('versicolor', species(51:end)) | strcmp('virginica', species(51:end))) + 1;

其中，meas(51:end, 3:4)表示取出第51个样本到最后一个样本的花瓣长和花瓣宽两个属性，species(51:end)表示取出第51个样本到最后一个样本的分类标签。strcmp('versicolor', species(51:end)) | strcmp('virginica', species(51:end))表示将分类标签为versicolor或virginica的样本标记为1，其他样本标记为0。最后再加上1，是为了将标签从0/1转换为1/2。

接下来，可以将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集来训练逻辑回归模型，然后在测试集上进行验证：

% 划分训练集和测试集
idx = randperm(size(X, 1));
train_idx = idx(1:floor(0.7 * length(idx)));
test_idx = idx(floor(0.7 * length(idx))+1:end);
X_train = X(train_idx, :);
Y_train = Y(train_idx);
X_test = X(test_idx, :);
Y_test = Y(test_idx);

% 训练逻辑回归模型
[B, dev, stats] = mnrfit(X_train, Y_train);

% 在测试集上进行验证
Y_pred = mnrval(B, X_test);
[~, Y_pred] = max(Y_pred, [], 2);
accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / length(Y_test);
fprintf('Accuracy = %.2f%%\n', accuracy * 100);

其中，randperm函数可以随机生成1到样本数量之间的不重复整数序列，用于将数据集划分为训练集和测试集。mnrfit函数用于训练逻辑回归模型，mnrval函数用于在测试集上进行预测，最后计算分类准确率。

完整的代码如下：

load fisheriris;
X = meas(51:end, 3:4);
Y = (strcmp('versicolor', species(51:end)) | strcmp('virginica', species(51:end))) + 1;

% 划分训练集和测试集
idx = randperm(size(X, 1));
train_idx = idx(1:floor(0.7 * length(idx)));
test_idx = idx(floor(0.7 * length(idx))+1:end);
X_train = X(train_idx, :);
Y_train = Y(train_idx);
X_test = X(test_idx, :);
Y_test = Y(test_idx);

% 训练逻辑回归模型
[B, dev, stats] = mnrfit(X_train, Y_train);

% 在测试集上进行验证
Y_pred = mnrval(B, X_test);
[~, Y_pred] = max(Y_pred, [], 2);
accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / length(Y_test);
fprintf('Accuracy = %.2f%%\n', accuracy * 100);