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）。
易优cms汽车车辆租赁源码1.7.2下载由于疫情等原因大家都开始习惯了通过互联网上租车服务的信息多方面，且获取方式简便，不管是婚庆用车、旅游租车、还是短租等租车业务。越来越多租车企业都开始主动把租车业务推向给潜在需求客户，所以如何设计一个租车网站，以便在同行中脱颖而出就重要了，易优cms针对租车行业市场需求、目标客户、盈利模式等，进行策划、设计、制作，建设一个符合用户与搜索引擎需求的租车网站源码。 网站首页
R2 = corrcoef(y_observed, y_predicted); R2 = R2(2)^2; % 提取相关系数以获取 R^2
-
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。
RMSE = sqrt(mean((y_observed - y_predicted).^2));
-
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。
MAE = mean(abs(y_observed - y_predicted));
-
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。
MRE = max(abs((y_predicted - y_observed) ./ y_observed));
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。
