小伙伴们，今天来聊聊Logistic回归模型！这是一个超实用的数据分析工具，特别适合处理分类问题，比如判断一封邮件是否为垃圾邮件（垃圾邮件=1，正常邮件=0）。😊

如果你正在寻找相关的Matlab代码，恭喜你找到宝藏啦！📌 下面分享一个简单易懂的代码框架，让你快速上手：

```matlab

% 导入数据

data = load('your_data.txt');

X = data(:, 1:end-1); % 特征变量

y = data(:, end); % 分类标签

% 训练模型

m = length(y);% 样本数量

X = [ones(m,1), X]; % 添加偏置项

theta = zeros(size(X,2),1); % 初始化参数

% 梯度下降

iterations = 1500;

alpha = 0.01;

for iter = 1:iterations

h = sigmoid(X theta);

theta = theta - alpha/m X'(h-y);

end

% 预测新样本

function g = sigmoid(z)

g = 1 ./ (1 + exp(-z));

end

```

是不是很简单？🚀 只需调整数据路径和参数，就能实现自己的Logistic回归模型啦！💡

快来试试吧，说不定下一个数据大神就是你哦！💪🔥