MATLAB 多类别逻辑回归：mnrfit 函数参数详解及示例

在 MATLAB 中，mnrfit 函数是用于训练多类别逻辑回归模型的强大工具。本文将详细介绍 mnrfit 函数的一些常用参数，并提供示例代码演示如何使用该函数进行多类别逻辑回归建模。

关键参数

以下是 mnrfit 函数常用的关键参数：

'model': 指定模型类型。
- 'multinomial'：多分类逻辑回归（默认值）。
- 'ordinal'：有序分类逻辑回归。
'link': 指定链接函数。
- 'multinomial'：多项式链接函数（默认值）。
- 'cumulative'：累积链接函数。
'estdisp': 指定是否估计假设的误差分布。
- true：估计误差分布。
- false：不估计误差分布（默认值）。
'nointercept': 指定逻辑回归模型是否包含截距项。
- true：不包含截距项。
- false：包含截距项（默认值）。

示例代码

以下示例代码演示了如何使用 mnrfit 函数进行多类别逻辑回归建模：

% 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', 'multinomial', 'link', 'multinomial');

    % 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 mnrfit 函数构建多类别逻辑回归模型，并使用 mnrval 函数进行预测。
通过设置 'model' 参数为 'multinomial'，来指定多分类模型。
通过设置 'link' 参数为 'multinomial'，来指定多项式链接函数。
使用 5 倍交叉验证评估模型性能，并计算平均准确率。

总结

mnrfit 函数提供了丰富的参数选项，可以根据具体的问题和数据特点进行调整，以获得最佳的模型性能。建议参考 MATLAB 文档或 mnrfit 函数的帮助文档，以获取更详细的参数信息和使用方法。