MATLAB逻辑回归正则化：控制模型复杂度

在MATLAB中，mnrfit 函数用于拟合多项逻辑回归模型，但它没有提供直接控制模型复杂度的参数。为了在逻辑回归模型中使用正则化来控制模型复杂度，可以使用 fitglm 函数。

fitglm 函数提供了一系列选项，可以用于控制模型的正则化。例如，通过设置 Regularization 选项为 ridge 或 lasso，可以分别使用岭回归（L2 正则化）和 Lasso（L1 正则化）进行逻辑回归建模。

以下示例演示如何使用 fitglm 函数进行逻辑回归建模，并通过设置 Regularization 参数来控制模型复杂度：

% 导入数据集
res = xlsread('7变量170样本.xlsx');
x = res(:, 1:end-1);
y = res(:, end);

% 数据归一化
[x, ps_input] = mapminmax(x, 0, 1);
X = mapminmax('apply', x, ps_input);

% 将标签变量转换为分类变量
y = categorical(y);

% 将数据集分为训练集和测试集（5倍交叉验证）
cv = cvpartition(y, 'KFold', 5);
accuracy = zeros(cv.NumTestSets, 1);

for i = 1:cv.NumTestSets
    X_train = X(training(cv, i), :);
    y_train = y(training(cv, i));
    X_test = X(test(cv, i), :);
    y_test = y(test(cv, i));

    % 构建逻辑回归模型
    model = fitglm(X_train, y_train, 'Distribution', 'binomial', 'Link', 'logit', 'Regularization', 'ridge', 'Lambda', 0.1);

    % 在测试集上进行预测
    predictedLabels = predict(model, X_test);
    predictedLabels = round(predictedLabels);

    % 计算准确率
    accuracy(i) = sum(predictedLabels == y_test) / numel(y_test);
end

% 输出平均准确率
fprintf('Average Accuracy: %f\n', mean(accuracy));

在这个示例中：

使用 fitglm 函数构建逻辑回归模型。
通过设置 Regularization 参数为 ridge 来使用岭回归（L2 正则化）。
通过设置 Lambda 参数的值来控制正则化的强度 (此处设置为 0.1)。

注意： fitglm 函数提供了更多灵活的选项来控制逻辑回归模型的建模过程，包括正则化和其他调节参数。根据具体问题和数据特点，您可以调整这些参数以优化您的模型。