MATLAB 中的逻辑回归：代码和数据集教程

欢迎使用 MATLAB

欢迎使用 MATLAB 自己的数据集存储库中的数据集学习 MATLAB 中的逻辑回归教程。逻辑回归是机器学习中一种基本且广泛使用的分类算法。它在处理二元分类问题时特别有用，其目标是预测属于特定类的实例的概率。

在本教程中，我们将逐步引导您完成在 MATLAB 中实现逻辑回归的过程。我们将利用 MATLAB 自己的数据集存储库中可用的数据集之一来演示逻辑回归的实际应用。

本教程将涵盖基本任务，例如加载数据集、预处理数据、将其拆分为训练和测试集、训练逻辑回归模型、进行预测以及评估模型的性能。在此过程中，您将深入了解逻辑回归的工作原理以及如何解释其结果。

学习完本教程后，您将清楚地掌握如何使用 MATLAB 的强大功能将逻辑回归应用于实际数据集并分析模型的性能。

那么，让我们深入探索 MATLAB 中的逻辑回归世界，让您自信地解决分类问题！

第 1 步：加载数据集

打开 MATLAB 并导航到 MATLAB 命令行窗口。

要从 MATLAB 的存储库加载数据集，请使用load后跟数据集名称的函数。例如，让我们加载 Fisher 的 Iris 数据集：

load fisheriris

数据集将作为结构变量加载到工作区中。