matlab 真值 预测值 散点图

您可以使用MATLAB绘制真值和预测值之间的散点图，以下是一个简单的示例代码：

% 创建真值和预测值数据
true_values = [1, 2, 3, 4, 5];
predicted_values = [1.2, 1.8, 2.9, 3.5, 4.2];

% 绘制散点图
scatter(true_values, predicted_values);
hold on;

% 添加直线 y=x
x = min(true_values):max(true_values);
plot(x, x, 'r--');

% 添加标题和标签
title('True vs Predicted Values');
xlabel('True Values');
ylabel('Predicted Values');

% 显示图形
hold off;

这段代码会将真值和预测值绘制在散点图上，并添加一条直线 y=x 表示理想情况。您可以根据自己的数据和需求进行修改。希望对您有所帮助！

相关问题

matlab 真值 预测值 画图

您好！如果您想绘制真值和预测值之间的图形，可以使用MATLAB的`plot`函数。下面是一个简单的示例代码：

% 创建时间序列
time = 1:10;

% 创建真值和预测值
actual = [1 3 4 2 5 7 6 8 9 10];
predicted = [1.2 2.8 3.5 2.3 4.9 7.2 5.8 8.1 8.9 9.7];

% 绘制真值和预测值的图形
figure;
plot(time, actual, 'b-o', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 8);
hold on;
plot(time, predicted, 'r-*', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 8);
hold off;
xlabel('时间');
ylabel('数值');
title('真值和预测值的图形');
legend('真值', '预测值');
grid on;

这段代码假设时间序列存储在`time`数组中，真值存储在`actual`数组中，预测值存储在`predicted`数组中。它绘制了真值和预测值之间的图形，并添加了标题、轴标签和图例。

您可以根据您的实际数据进行相应的修改。希望这个示例对您有帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

如何用python做预测值和真实值对比图，并且还要显示真值的95%置信区间

你可以使用Python中的Matplotlib库来绘制预测值和真实值对比图，并使用Statsmodels库计算真值的95%置信区间。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

# 生成一些随机数据
np.random.seed(0)
x = np.linspace(0, 10, 50)
y_true = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, 50)
y_pred = np.sin(x)

# 计算真值的95%置信区间
model = sm.OLS(y_true, sm.add_constant(x))
results = model.fit()
y_pred_lower, y_pred_upper = results.conf_int(0.05)[:, 0], results.conf_int(0.05)[:, 1]

# 绘制预测值和真实值对比图
plt.plot(x, y_true, label='True')
plt.plot(x, y_pred, label='Predicted')
plt.fill_between(x, y_pred_lower, y_pred_upper, alpha=0.2)
plt.legend()
plt.show()

这段代码首先生成了一些随机数据，然后使用Statsmodels库中的OLS函数来拟合线性模型并计算真值的置信区间。最后，使用Matplotlib库来绘制预测值和真实值对比图，并在图表中填充真值的置信区间。