回归模型的所有评价指标的MATLAB程序
时间: 2024-09-18 08:13:37 浏览: 30
回归模型的评价指标通常用于衡量模型预测结果与实际值之间的拟合程度。在MATLAB中,有许多内置函数可以计算这些指标。这里简要介绍几种常见的回归评价指标,以及对应的MATLAB函数:
1. **均方误差(Mean Squared Error, MSE)**:这是最简单的评价指标之一,表示平均残差平方的总和。你可以使用`mse`函数计算,例如:
```matlab
y_true = ...; % 实际数据
y_pred = ...; % 预测数据
mse_val = mean((y_true - y_pred).^2);
```
2. **均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)**:RMSE是MSE的平方根,它更直观易懂。计算方法:
```matlab
rmse_val = sqrt(mse(y_true, y_pred));
```
3. **R²分数(R-squared, R^2)**:也称为决定系数,范围在0到1之间,越接近1表示模型解释了更多的变异性。`rsquare`函数可以帮助你计算:
```matlab
r2_val = 1 - sum((y_true - y_pred).^2) / sum((y_true - mean(y_true)).^2);
```
4. **平均绝对误差(Average Absolute Error, MAE)**:表示平均绝对偏差。使用`mae`函数:
```matlab
mae_val = mean(abs(y_true - y_pred));
```
5. **对数损失(Log Loss, LogLikelihood)**:适用于分类问题的二元交叉熵,如`crossentropyloss`函数。
记得在实际操作中替换`y_true`和`y_pred`为你真实的观测值和预测值。对于复杂的评估,可以考虑使用`perfcurve`、`confusionmat`等函数进行更多细节分析。
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