编写MATLAB代码，利用Logistic模型对新能源汽车发展进行预测

首先，我们需要准备数据。假设我们已经有了一个包含新能源汽车发展相关特征的数据集，例如：汽车销量、政策支持、充电设施建设等。我们将使用这个数据集来训练Logistic模型并进行预测。 以下是使用MATLAB编写的代码： 1. 导入数据并进行预处理： ```matlab % 读取数据 data = readtable('new_energy_cars.csv'); % 提取特征和标签 X = data(:, {'销量', '政策支持', '充电设施建设'}); y = data.新能源车发展； % 划分训练集和测试集 cv = cvpartition(height(data), 'HoldOut', 0.2); idx = cv.test; XTrain = X(~idx, :); yTrain = y(~idx, :); XTest = X(idx, :); yTest = y(idx, :); ``` 2. 创建并训练Logistic模型： ```matlab % 创建Logistic模型 logisticModel = fitglm(XTrain, yTrain, 'Distribution', 'binomial', 'Link', 'logit'); % 预测测试集 yPred = predict(logisticModel, XTest); ``` 3. 评估模型性能： ```matlab % 计算准确率 accuracy = sum(yTest == yPred) / length(yTest); fprintf('Accuracy: %.2f%% ', accuracy * 100); ``` 这段代码将使用Logistic模型对新能源汽车发展进行预测。请注意，您需要根据实际情况替换数据集文件名和特征名称。