matlab中逻辑回归

在 MATLAB 中，你可以使用 `fitglm` 函数来进行逻辑回归。逻辑回归是一种用于建立二分类模型的统计方法，它可以预测一个事件发生的概率。

要使用 `fitglm` 进行逻辑回归，首先需要准备好你的输入数据和对应的标签。假设你有一个训练集包含 `n` 个样本和 `p` 个特征，以及对应的二分类标签。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用 `fitglm` 进行逻辑回归：

% 假设你的输入数据保存在 X 矩阵中，每行代表一个样本，每列代表一个特征
% 假设你的标签保存在 y 向量中，其中 y(i) 是第 i 个样本的标签

% 创建一个逻辑回归模型
model = fitglm(X, y, 'Distribution', 'binomial', 'Link', 'logit');

% 使用模型进行预测
y_pred = predict(model, X);

% 评估模型性能
accuracy = sum(y_pred == y) / numel(y);

在上述示例中，`fitglm` 函数会拟合一个逻辑回归模型，并返回一个包含模型参数的对象。你可以通过调用 `predict` 函数来使用该模型进行预测。最后，我们计算了模型的准确率作为性能评估指标。

当然，这只是一个简单的示例。在实际应用中，你可能需要对数据进行预处理、拆分训练集和测试集、调整模型超参数等。但是，这个示例可以帮助你入门并开始使用 MATLAB 进行逻辑回归分析。