MATLAB实现基于UCI Adult数据集的逻辑回归分类系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了对UCI Adult数据集的完整处理与建模流程，涵盖数据预处理、逻辑回归模型训练与交叉验证，支持多角度性能评估（准确率、精确率等），适用于分类任务研究。

详 情 说 明

基于UCI Adult数据集的多维特征逻辑回归分类实验系统

项目介绍

本项目构建了一个基于UCI Adult数据集的逻辑回归分类实验系统，实现了从数据预处理到模型评估的完整机器学习流程。系统针对人口统计数据进行收入水平预测（>50K或<=50K），通过多维特征分析和逻辑回归模型，为收入分类问题提供可靠的解决方案。

功能特性

• 完整的数据预处理流程：包括缺失值处理、类别特征编码、数据标准化等
• 可配置的逻辑回归模型：支持L1/L2正则化，可调节正则化系数和最大迭代次数
• 全面的模型评估体系：采用交叉验证技术，评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1-score等
• 丰富的可视化分析：提供分类结果可视化、ROC曲线、特征重要性分析图表
• 灵活的模型调优功能：支持参数优化和新样本预测

使用方法

1. 数据准备：将UCI Adult数据集文件（adult.data和adult.test）放置在指定目录
2. 参数配置：根据需要调整模型参数（正则化系数、迭代次数等）
3. 运行模型：执行主程序启动完整的训练和评估流程
4. 结果分析：查看生成的评估报告和可视化图表
5. 预测应用：使用训练好的模型对新样本进行收入水平预测

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理能力，主要包括数据加载与清洗转换、特征工程处理、逻辑回归模型构建与参数优化、交叉验证与多维度性能评估、结果可视化分析以及预测功能实现等完整机器学习工作流。