polyfit拟合误差

Polyfit拟合误差通常使用均方根误差（RMSE）来衡量。均方根误差是拟合曲线与实际数据点之间的差异的平方和的平均值的平方根。具体计算步骤如下：

1. 使用polyfit函数进行多项式拟合，得到拟合曲线的系数。
2. 使用polyval函数将拟合曲线的系数代入到原始数据点的自变量，得到拟合曲线上的预测值。
3. 计算预测值与原始数据点的因变量之间的差异，即残差。
4. 将所有残差的平方求和，得到误差的平方和。
5. 将误差的平方和除以数据点的个数，得到均方根误差。
6. 最后，可以使用RMSE来评估拟合曲线的拟合效果，RMSE越小表示拟合效果越好。

请注意，拟合误差不仅与使用的拟合函数有关，还与原始数据的分布和噪声水平有关。在评估拟合结果时，除了拟合误差还可以考虑其他指标，如决定系数（R-squared）等。

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matlab polyfit拟合函数

Matlab中的polyfit函数是用于进行多项式曲线拟合的函数。它的基本语法是p = polyfit(x,y,n)，其中x和y是数据点的向量，n是拟合多项式的次数。该函数返回一个向量p，其中包含拟合多项式的系数。可以使用这些系数来绘制拟合曲线。此外，还可以使用[p,S] = polyfit(x,y,n)来获取拟合误差的结构体S。如果需要对数据进行归一化，则可以使用[p,S,mu] = polyfit(x,y,n)。在这种情况下，mu是一个向量，其中包含每个输入变量的均值和标准偏差。

matlab的polyfit拟合优度

MATLAB的polyfit函数可以用于多项式拟合，拟合优度可以通过计算拟合误差的平方和与总变差的平方和之比来评估。该比值越接近1，说明拟合效果越好，拟合优度越高。在MATLAB中，可以使用polyval函数计算拟合值，使用norm函数计算误差的平方和，使用var函数计算总变差的平方和，然后将两者相除即可得到拟合优度。