罗吉斯蒂回归

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罗吉斯蒂回归

• lgsfit(vx, vy, vg) - 返回一个矢量，该矢量包含形如 a / (1 + b · exp(−c·x)) 的罗吉斯蒂曲线的系数 (使用 vg 中的估值)，此曲线是 vx 和 vy 中数据的最佳逼近。

lgsfit 函数采用列文伯格-马夸尔特法进行最小化。

自变量

• vx, vy 为长度相同的实数据值矢量，分别与数据集中的 x 值和 y 值相对应。必须至少有三个数据点。

• vg 是实数估值的三元素矢量，这些估值是针对罗吉斯蒂方程中的参数 a、b 和 c 的。