matlab怎么比较模型鲁棒性

在Matlab中比较模型的鲁棒性有多种方法，下面列举其中几种：

1. 对输入数据进行扰动：可以通过添加噪声、删除样本或者随机改变数据来模拟输入数据的扰动，然后比较模型在扰动后的表现，从而评估模型的鲁棒性。

2. 对模型参数进行扰动：可以通过改变模型参数的值来模拟模型的扰动，然后比较模型在扰动后的表现，从而评估模型的鲁棒性。

3. 使用交叉验证：可以通过将数据集分成多个子集，然后在每个子集上进行训练和测试，从而评估模型的鲁棒性。

4. 使用集成学习：可以通过将多个模型组合成一个集成模型来提高模型的鲁棒性，因为集成模型可以通过多个模型的投票来决定最终的预测结果。

以上是几种常用的比较模型鲁棒性的方法，当然还有其他方法，具体选择哪一种方法取决于具体应用场景和数据集。