📚 Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的经典统计方法，尤其适合处理二分类任务。在MatLab中实现Logistic回归模型，不仅高效便捷，还能通过可视化更好地理解数据分布与预测结果。

首先，我们需要准备数据集并进行预处理，例如去除异常值、归一化等操作（💡 提示：数据质量直接影响模型性能）。接着，在MatLab中调用`fitglm()`函数构建Logistic回归模型，指定响应变量和自变量后即可完成训练。运行过程中，MatLab会自动优化参数，输出似然比检验值及模型系数，帮助我们评估模型拟合效果。

值得一提的是，结合MatLab强大的绘图功能，可以轻松绘制决策边界或概率分布曲线，直观展示分类结果（📊）。此外，若遇到多分类场景，可通过One-vs-Rest策略扩展Logistic回归应用范围哦！💪

最后，记得对测试集进行验证，并根据准确率调整模型参数，从而提升预测能力！🌟