💻数据分析与机器学习小课堂 | MATLAB(7)

Logistic回归的进阶玩法：通过`mapFeature`扩展特征！

在机器学习中，Logistic回归是一种强大的分类工具，但当数据分布复杂时，简单的线性模型可能无法捕捉数据中的非线性关系。这时，我们可以通过特征映射（Feature Mapping）来提升模型的表现。今天，我们将用MATLAB中的`mapFeature`函数，将原始特征转换为更高维的空间，让模型更好地拟合数据！🌟

首先，我们需要准备好数据集，并使用`mapFeature`函数生成新的多项式特征。例如，如果原始特征是 \(x_1\) 和 \(x_2\)，`mapFeature`可以生成 \(x_1^2, x_2^2, x_1x_2\) 等高次项，从而增强模型表达能力。🚀

接下来，通过正则化（Regularization）避免过拟合问题，调整惩罚参数 \(\lambda\) 来平衡模型复杂度与误差。最终，我们可以观察到模型在测试集上的表现显著提升，曲线拟合得更加平滑且精准！📈

无论是学术研究还是工业应用，灵活运用特征工程和正则化技巧都能事半功倍！快来尝试吧，下一个高手就是你！💪✨