matlab如何求拟合度

MATLAB 中衡量拟合度有多种方法，包括：决定系数 (R^2)：模型解释数据变异的比例，范围为 0 到 1。均方根误差 (RMSE)：预测值和观测值差值的平方和的平方根。平均绝对误差 (MAE)：预测值和观测值差值的绝对值的平均值。最大相对误差 (MRE)：预测值和观测值差值的绝对值除以预测值的平均值。

MATLAB 中的拟合度计算

什么是拟合度？

拟合度是模型中预测值和观测值之间的相似程度的度量。较高的拟合度表示模型能更好地预测数据。

如何用 MATLAB 计算拟合度？

MATLAB 提供了多种方法来计算拟合度：

• 决定系数 (R^2)：R^2 是回归模型拟合优度的常见度量。它表示模型解释数据变异的比例。范围为 0（模型不拟合数据）到 1（模型完美拟合数据）。

  

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  <code>R2 = corrcoef(y_observed, y_predicted);
  R2 = R2(2)^2;  % 提取相关系数以获取 R^2</code>

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• 均方根误差 (RMSE)：RMSE 是预测值和观测值之差的平方和的平方根。它测量平均误差的大小。单位与被预测变量相同。

  <code>RMSE = sqrt(mean((y_observed - y_predicted).^2));</code>

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• 平均绝对误差 (MAE)：MAE 是预测值和观测值之差的绝对值的平均值。与 RMSE 类似，它测量平均误差的大小。单位与被预测变量相同。

  <code>MAE = mean(abs(y_observed - y_predicted));</code>

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• 最大相对误差 (MRE)：MRE 是预测值和观测值之差的绝对值除以预测值的平均值。它测量最大误差的相对大小。

  <code>MRE = max(abs((y_predicted - y_observed) ./ y_observed));</code>

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选择合适的拟合度指标

选择合适的拟合度指标取决于建模的目的和数据的特点。以下是几个准则：

• 正态分布数据：使用 R^2 和 RMSE。
• 非正态分布数据：使用 MAE 和 MRE。
• 对异常值敏感：使用 MAE 和 MRE。

以上就是matlab如何求拟合度的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！