MATLAB高效Logistic回归分类器

资 源 简 介

本项目实现了一个基于MATLAB的快速Logistic回归二分类模型，支持学习率与迭代次数自定义。通过向量化运算优化训练效率，并提供数据标准化、预测及精度评估功能，适用于高效的分类任务。

详 情 说 明

基于MATLAB的快速Logistic回归分类器

项目介绍

本项目实现了一个高效、简洁的Logistic回归二分类模型。核心目标是利用向量化运算和优化的梯度下降算法，实现在大规模数据集上的快速训练。项目提供了完整的模型训练、预测和评估流程，并支持关键超参数的自定义设置，旨在为用户提供一个稳定、易用且性能优异的二分类解决方案。

功能特性

• 高效训练：采用向量化计算，优化了梯度下降过程，训练速度显著优于常规实现。
• 灵活超参数：支持用户自定义学习率、最大迭代次数和收敛阈值，方便调优。
• 稳定性增强：内置数据标准化处理功能，有效提升模型收敛的稳定性与速度。
• 动态监测：实时计算并展示训练过程中代价函数的收敛曲线，便于监控训练状态。
• 全面评估：提供预测标签及概率置信度，并计算准确率、精确率、召回率、F1分数等多个性能指标。

使用方法

1. 准备数据：准备好你的训练数据（M×N数值矩阵）和对应的二分类标签向量（M×1，值为0或1）。
2. 设置参数：根据需要，设置学习率、最大迭代次数和收敛阈值等超参数（可选，均有默认值）。
3. 训练模型：运行主程序，导入数据并开始训练。程序将输出训练好的模型参数（权重和偏置）。
4. 查看结果：程序会自动显示代价函数收敛曲线。使用训练好的模型进行预测，即可获得分类结果及详细的性能评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本

文件说明

主程序文件整合了项目的所有核心功能，主要包括：数据加载与预处理、模型参数初始化、基于梯度下降算法的模型训练循环、代价函数计算与收敛性判断、训练过程的可视化、对测试集进行预测并生成分类结果，以及最终计算并输出多项性能评估指标。