matlab计算R2
时间: 2023-11-21 12:53:57 浏览: 117
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。
相关问题
matlab 求r2
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。
matlab评价指标R2
在Matlab中,可以通过线性拟合工具得到一阶线性或高阶非线性的拟合曲线,以及该线对于样本的拟合优度。其中,拟合优度用R2来表示,R2的取值范围在0到1之间,数值越大说明自变量对因变量的解释程度越高,自变量引起的变动占总变动的百分比高。具体计算R2的方法如下:
1.计算总平方和SST:SST = ∑(yi-ȳ)²,其中yi为样本数据,ȳ为样本数据的平均值。
2.计算回归平方和SSR:SSR = ∑(ŷi-ȳ)²,其中ŷi为拟合曲线上的预测值。
3.计算残差平方和SSE:SSE = ∑(yi-ŷi)²,其中yi为样本数据,ŷi为拟合曲线上的预测值。
4.计算R2:R2 = SSR/SST = 1 - SSE/SST
下面是一个Matlab代码示例,用于计算R2:
```matlab
% 导入数据
data = load('data.txt');
x = data(:, 1);
y = data(:, 2);
% 线性拟合
mdl = fitlm(x, y);
% 计算R2
R2 = mdl.Rsquared.Ordinary;
disp(['R2 = ', num2str(R2)]);
```