matlab 求r2
时间: 2023-08-23 19:08:20 浏览: 504
在 MATLAB 中求解 R^2(决定系数)可以通过以下步骤实现:
1. 首先,计算实际观测值与模型预测值之间的平方差和总平方差。假设实际观测值存储在向量 y 中,而模型预测值存储在向量 y_pred 中,可以使用以下代码计算:
```matlab
SSres = sum((y - y_pred).^2);
SStot = sum((y - mean(y)).^2);
```
2. 接下来,使用上述计算结果计算 R^2 值。可以使用以下代码进行计算:
```matlab
R2 = 1 - SSres / SStot;
```
这样,你就可以得到 R^2 的值。请注意,R^2 的范围在 0 到 1 之间,越接近 1 表示模型拟合得越好,而越接近 0 则表示模型拟合较差。
相关问题
matlab计算R2
以下是计算R2的Matlab代码:
```matlab
% y1为预测值,y为实际值
R2 = 1 - (sum((y1 - y).^2) / sum((y - mean(y)).^2))
```
其中,`y1`为预测值,`y`为实际值。计算公式为:
$$R^2 = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y_i})^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \bar{y})^2}$$
其中,$n$为样本数量,$y_i$为第$i$个样本的实际值,$\hat{y_i}$为第$i$个样本的预测值,$\bar{y}$为所有样本的平均值。
matlab决定系数R2
决定系数R2是一种用于评估回归模型拟合优度的统计指标,它表示因变量的变异程度可以由自变量解释的比例。在MATLAB中,可以使用`fitlm`函数来计算决定系数R2。
`fitlm`函数是用于拟合线性回归模型的函数,它可以根据给定的自变量和因变量数据进行模型拟合,并返回包含拟合结果的线性回归模型对象。通过该对象,可以获取决定系数R2的值。
以下是使用MATLAB计算决定系数R2的示例代码:
```matlab
% 假设有自变量x和因变量y的数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];
% 使用fitlm函数拟合线性回归模型
model = fitlm(x, y);
% 获取决定系数R2的值
r2 = model.Rsquared.Ordinary;
```
在上述示例中,我们首先定义了自变量x和因变量y的数据。然后使用`fitlm`函数拟合线性回归模型,并将结果保存在`model`对象中。最后,通过访问`model.Rsquared.Ordinary`属性,可以获取决定系数R2的值。
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