Para obtener una mayor precisión y opciones de función de vínculo en conjuntos de datos de baja y mediana dimensión, ajuste un modelo lineal generalizado con una penalización de lazo utilizando.lassoglm

Para reducir el tiempo de cálculo en conjuntos de datos de alta dimensión, entrenar un modelo de clasificación lineal binario, como un modelo de regresión logística regularizada, utilizando.fitclinear También puede entrenar eficientemente un modelo de códigos de salida de corrección de errores multiclase (ECOC) compuesto de modelos de regresión logística utilizando.fitcecoc

Para la clasificación no lineal con Big Data, entrenar un modelo de clasificación de kernel gaussiano binario con la regresión logística regularizada utilizando.fitckernel