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罗吉斯蒂回归
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。