基于UCI Adult数据集的MATLAB逻辑回归分类系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的逻辑回归二分类实验流程，针对UCI Adult数据集进行收入水平预测。系统涵盖数据预处理、特征工程、模型训练与交叉验证，最终输出分类性能评估结果，适用于机器学习入门与实践。

详 情 说 明

基于UCI Adult数据集的逻辑回归二分类实验系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的逻辑回归分类实验流程，针对UCI Adult数据集进行收入水平的二分类预测（年收入>50K或≤50K）。系统包含数据预处理、特征工程、模型训练、交叉验证和性能评估等模块，通过逻辑回归算法对人口统计数据进行分类分析，最终输出详细的分类性能评估指标和可视化结果。

功能特性

• 完整的数据处理流程：支持数据清洗、缺失值处理、特征编码和标准化
• 专业的特征工程：实现特征选择和数值型特征标准化处理
• 模型训练与验证：采用逻辑回归算法，支持交叉验证评估
• 全面的性能评估：提供准确率、混淆矩阵、ROC曲线、AUC值等指标
• 详细的结果分析：包括分类报告、特征权重分析和预测结果对比

使用方法

1. 准备UCI Adult数据集文件（adult.data）
2. 运行主程序启动实验系统
3. 系统自动执行以下流程：

- 数据加载与预处理 - 特征工程处理 - 模型训练与交叉验证 - 性能评估与结果输出

1. 查看生成的分类报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持CSV文件读取功能

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据读取与初步清洗、分类变量编码转换、数值特征标准化处理、数据集划分与模型训练配置、逻辑回归模型训练与交叉验证分析、测试集预测与多维度性能评估，以及结果可视化图表生成与关键指标输出展示。