基于逻辑回归(logistic)的多输入单输出预测模型是一种广泛应用于数据预测和分类问题的方法。
该模型可以处理多个自变量作为输入，通过逻辑回归函数将其映射到一个二分类的因变量输出。由于
其简单可靠的特性，逻辑回归在各个领域得到了广泛的应用。
在进行多输入单输出预测之前，我们需要对数据进行预处理。首先，我们需要将数据集划分为训练集
和测试集。然后，对于训练集，我们可以利用 matlab 中的逻辑回归函数进行模型训练。在训练过程
中，我们可以使用交叉验证技术来评估模型的性能，以确定最佳的超参数设置。
经过模型训练后，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测。预测结果可以通过真实值和预测值
的比较绘制拟合图，以评估模型的准确性。此外，还可以通过绘制线性拟合预测图来展示模型的预测
能力。
除了拟合图之外，预测误差图也是评估模型性能的重要指标之一。通过绘制预测误差图，我们可以对
模型的误差分布有一个直观的了解。这有助于我们判断模型是否存在欠拟合或过拟合的问题，并根据
需要进行调整。
在预测过程中，我们还可以打印出多个评价指标以衡量模型的性能。常见的评价指标包括准确率、精
确率、召回率和 F1 值等。这些指标可以帮助我们了解模型的分类效果，从而作出更准确的预测。
综上所述，基于逻辑回归的多输入单输出预测模型是一种强大而灵活的工具，可以应用于多个领域的
数据预测和分类问题。通过对数据进行整理和预处理，利用 matlab 中的逻辑回归函数进行模型训练
，我们可以得到准确可靠的预测结果。同时，通过绘制拟合图、预测误差图和打印评价指标，我们可
以全面地评估和分析模型的性能。因此，在实际应用中，我们可以根据具体问题的需求，灵活选择适
合的模型和方法，以获得最佳的预测结果。希望以上内容能够对您在多输入单输出预测模型的研究和
应用中提供参考和帮助。
