matlab中的SSE

在MATLAB中，SSE代表“Sum of Squared Errors”（平方误差和）。它是一种衡量拟合模型与数据之间的拟合程度的度量。在统计和机器学习中，我们经常使用SSE来评估模型的拟合质量。

SSE的计算方法是将每个数据点的预测值与真实值之间的差异进行平方，然后将所有差异的平方相加得到一个总和。具体计算公式如下：

SSE = Σ(y_i - ŷ_i)^2

其中，y_i是实际观测值，ŷ_i是模型预测值，Σ表示求和运算。

通过计算SSE，我们可以比较不同模型的拟合效果，选择最佳的模型。通常情况下，我们希望SSE越小越好，表示模型与数据的拟合程度越好。