matlab 拟合误差

在MATLAB中，拟合误差（Fit Error）通常是指用数学模型对数据进行拟合后，实际观测值与模型预测值之间的差异。这种差异可以用各种指标来度量，例如均方误差（Mean Squared Error, MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）或相对误差（Relative Error）。这些误差计算方法可以帮助我们评估模型的精度和适用性。

1. 均方误差（MSE）是每个观测值与预测值差的平方的平均，公式为：\(MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - f(x_i))^2\)，其中\(y_i\)是实际值，\(f(x_i)\)是预测值，\(n\)是样本数。

2. 均方根误差（RMSE）是MSE的平方根，简化了单位，使得结果更直观，公式为：\(RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - f(x_i))^2}\)。

3. 相对误差（RE）是预测误差除以实际值的绝对值，表示误差占实际值的比例，公式为：\(RE = \frac{|y_i - f(x_i)|}{|y_i|}\)，对于0值可能会出现问题，因此常使用修正的相对误差。

在MATLAB中，可以使用`fitlm`函数进行线性回归并得到拟合结果，然后通过`residuals`、`mse`或`rmse`等函数来计算误差。如果你有具体的实例数据，也可以直接运行这些函数来获取误差。