评价模型MATLAB代码

在MATLAB中，评价模型通常涉及到性能指标的计算和可视化，以评估模型预测结果的准确性和有效性。以下是几个常用的步骤：

1. **划分数据集**：将数据分为训练集和测试集，保证模型在未知数据上的泛化能力。

2. **训练模型**：使用训练数据对模型进行训练，比如线性回归、决策树、神经网络等。

3. **预测与实际值比较**：利用训练好的模型对测试数据进行预测，并将预测结果与真实标签进行对比。

4. **评估指标**：
- **均方误差(MSE)**：衡量预测值与真实值之间的平均平方差，数值越小表示拟合越好。
- **R^2分数（决定系数）**：介于0到1之间，越接近1代表模型解释变量变异的能力越强。
- **混淆矩阵**（分类问题）：用于二分类或多分类问题，展示真正例(TP)、假正例(FP)、真反例(TN)和假反例(FN)。
- **ROC曲线(AUC)**：对于二分类问题，绘制真正率(TPR)与假正率(FPR)的关系，AUC越大，模型性能越好。

5. **可视化结果**：可以制作学习曲线（Learning Curve）、损失函数图或精度-召回率曲线等，帮助理解和优化模型。

6. **模型调整与验证**：根据评价结果调整模型参数，如正则化强度、学习速率等，或者尝试不同的算法。