我尝试使用MATLAB进行逻辑回归分类。在MATLAB的统计工具箱中似乎有两种不同的方法来构建一个广义的线性模型＆＃39; glmfit＆＃39;和＆＃39; fitglm＆＃39;。我无法弄清楚两者之间的区别。一个比另一个好吗？
以下是功能说明的链接。
http://uk.mathworks.com/help/stats/glmfit.html http://uk.mathworks.com/help/stats/fitglm.html
答案 0 :(得分：6)
不同之处在于功能输出。 glmfit只输出回归系数的向量（以及其他一些内容，如果你要求的话）。 fitglm会输出一个回归对象，其中包含所有类型的信息和功能（请参阅GeneralizedLinearModel class上的文档）。我认为fitglm旨在取代glmfit。
答案 1 :(得分：3)
除了Dan的回答，我想补充以下内容。
函数fitglm与统计工具箱中的较新函数一样，接受比glmfit更灵活的输入。例如，您可以使用表作为数据源，指定格式为Y ~ X1 + X2 + ...的公式，并使用分类变量。
作为旁注，函数lassoglm使用（取决于）glmfit。