多类别逻辑回归模型参数：'model' = 'ordinal' 的应用

当您的类别标签是 [1, 2, 3, 4] 等有序类别变量时，在 MATLAB 的 mnrfit 函数中，应该将 'model' 参数的值设置为 'ordinal'。对于有序的类别变量，类别之间存在明确的顺序或等级关系，逻辑回归模型的 'ordinal' 类型更适合。

在这种情况下，逻辑回归模型会根据类别之间的顺序关系创建一个一系列的二分类模型。这使得模型能够更好地识别类别之间的差异，并提高预测的准确性。

以下是一个示例代码，演示如何使用 'ordinal' 模型类型来训练多类别逻辑回归：

% 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(X_train, y_train, 'model', 'ordinal');

    % 在测试集上进行预测
    predictedLabels = mnrval(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));

在这个示例中，我们使用 'ordinal' 模型类型来训练适用于有序类别变量的多类别逻辑回归模型。这将根据类别之间的顺序关系创建一系列的二分类模型。

请注意，根据您的数据和具体的问题，其他模型类型或参数配置可能更适合。因此，建议根据您的实际需求和数据特点，选择适当的模型类型来进行多类别逻辑回归建模。