多分类逻辑回归：使用 mnrfit_ecoc 函数进行建模

在 MATLAB 中，mnrfit 和 fitglm 函数通常用于二分类逻辑回归模型。对于多分类问题，可以使用 mnrfit_ecoc 函数作为替代方案。

mnrfit_ecoc 函数利用错误纠正输出编码 (Error Correcting Output Codes, ECOC) 方法将多类别问题转化为一组二分类问题，并训练多个二分类器进行分类。

示例代码：

% 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));

    % 构建多类别逻辑回归模型
    model = mnrfit_ecoc(X_train, y_train);

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

    % 将概率转换为预测标签
    [~, predictedLabels] = max(predictedLabels, [], 2);
    predictedLabels = categorical(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));

解释：

导入数据集：首先，将数据集导入到 MATLAB 中。
数据归一化：对数据进行归一化，确保所有特征都具有相似的范围。
将标签变量转换为分类变量：将标签变量转换为分类变量，以便用于逻辑回归模型。
将数据集分为训练集和测试集：使用交叉验证方法将数据集分为训练集和测试集。
构建多类别逻辑回归模型：使用 mnrfit_ecoc 函数构建多类别逻辑回归模型。
在测试集上进行预测：使用 mnrval_ecoc 函数对测试集进行预测。
将概率转换为预测标签：将预测概率转换为预测标签。
计算准确率：计算模型在测试集上的准确率。

其他多分类算法：

除了 mnrfit_ecoc 函数，还可以考虑其他多分类算法，例如：

支持向量机 (SVM)
随机森林 (Random Forest)
深度学习模型

选择哪种算法取决于数据特点和问题要求。

总结：

mnrfit_ecoc 函数是 MATLAB 中用于多类别逻辑回归建模的有用工具。它将多类别问题转化为一组二分类问题，并训练多个二分类器进行分类。选择合适的算法取决于数据特点和问题要求。