逻辑回归matlab

在MATLAB中，你可以使用`fitglm`函数来执行逻辑回归。逻辑回归是一种用于二分类问题的统计方法，它根据输入特征预测一个样本属于两个类别中的哪一个。

下面是一个使用MATLAB进行逻辑回归的示例代码：

% 准备数据
data = xlsread('data.xlsx'); % 从Excel文件读取数据
X = data(:, 1:end-1); % 输入特征
y = data(:, end); % 目标变量

% 执行逻辑回归
mdl = fitglm(X, y, 'Distribution', 'binomial');

% 预测新样本
newX = [x1, x2, x3]; % 新样本的输入特征
y_pred = predict(mdl, newX);

在这个示例中，我们首先从Excel文件中读取数据，然后将输入特征存储在`X`矩阵中，将目标变量存储在`y`向量中。然后，我们使用`fitglm`函数来拟合逻辑回归模型。最后，我们可以使用`predict`函数来预测新样本的类别。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能还需要进行数据预处理、特征工程等步骤。另外，MATLAB还提供了其他函数和工具箱，如`Classification Learner App`和`Statistics and Machine Learning Toolbox`，可以更方便地进行逻辑回归分析。