sum((x-g_h).^2)/sum((x-mean(x)).^2)求得是什么

这个式子是计算回归模型的拟合优度，也称为 $R^2$（R-squared）值。其中，$x$ 是真实值，$g_h$ 是回归模型预测的值。这个式子表示回归模型预测值与真实值的差异程度，其值介于 0 和 1 之间。

具体来说，分子是残差平方和，表示回归模型预测值与真实值之间的误差平方和，分母是总平方和，表示真实值与其平均值之间的差异平方和。当 $R^2$ 值越接近 1 时，表示回归模型的拟合效果越好；当 $R^2$ 值越接近 0 时，表示回归模型的拟合效果越差。

相关问题

请逐条解释分析下面这段程序：%三层博弈，电网-充电站-用户 %电网-充电站，合作博弈，Pareto均衡 %充电站-用户，主从博弈，KKT条件 clear clc %%%%主从博弈%%% PL=[1733.66666666000;1857.50000000000;2105.16666657000;2352.83333343000;2476.66666657000;2724.33333343000;2848.16666657000;2972;3219.66666657000;3467.33333343000;3591.16666657000;3715.00000000000;3467.33333343000;3219.66666657000;2972;2600.50000000000;2476.66666657000;2724.33333343000;2972;3467.33333343000;3219.66666657000;2724.33333343000;2229;1981.33333343000]; a=0.55*PL/mean(PL); b=0.55/mean(PL)*ones(24,1); %b=zeros(24,1); lb=0.2; ub=1; T_1=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;1];%%%早出晚归型 T_2=[1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1];%%%上班族 T_3=[0;0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0];%%%夜班型 Ce=sdpvar(24,1);%电价 Pb=sdpvar(24,1);%购电 Pc1=sdpvar(24,1);%一类车充电功率 Pc2=sdpvar(24,1);%二类车充电功率 Pc3=sdpvar(24,1);%三类车充电功率 C=[lb<=Ce<=ub,mean(Ce)==0.7,Pb>=0];%边界约束 C=[C,Pc1+Pc2+Pc3==Pb];%能量平衡 L_u=sdpvar(1,3);%电量需求等式约束的拉格朗日函数 L_lb=sdpvar(24,3);%充电功率下限约束的拉格朗日函数 L_ub=sdpvar(24,3);%充电功率上限约束的拉格朗日函数 L_T=sdpvar(24,3);%充电可用时间约束的拉格朗日函数 f=200*L_u(1)*(0.9*42-9.6)+150*L_u(2)*(0.9*42-9.6)+50*L_u(3)*(0.9*42-9.6)+sum(sum(L_ub).*[32*30,32*30,16*30])-sum(a.*Pb+b.*Pb.^2);%目标函数 C=[C,Ce-L_u(1)*ones(24,1)-L_lb(:,1)-L_ub(:,1)-L_T(:,1)==0,Ce-L_u(2)*ones(24,1)-L_lb(:,2)-L_ub(:,2)-L_T(:,2)==0,Ce-L_u(3)*ones(24,1)-L_lb(:,3)-L_ub(:,3)-L_T(:,3)==0];%KKT条件 C=[C,sum(Pc1)==200*(0.9*42-9.6),sum(Pc2)==150*(0.9*42-9.6),sum(Pc3)==50*(0.9*42-9.6)];%电量需求约束 for t=1:24 if T_1(t)==0 C=[C,Pc1(t)==0]; else C=[C,L_T(t,1)==0]; end if T_2(t)==0 C=[C,Pc2(t)==0]; else C=[C,L_T(t,2)==0]; end if T_3(t)==0 C=[C,Pc3(t)==0]; else C=[C,L_T(t,3)==0]; end end b_lb=binvar(24,3);%充电功率下限约束的松弛变量 b_ub=binvar(24,3);%充电功率上限约束的松弛变量 M=1000000; for t=1:24 if T_1(t)==0 C=[C,L_ub(t,1)==0,b_ub(t,1)==1,b_lb(t,1)==1]; else C=[C,L_lb(t,1)>=0,L_lb(t,1)<=M*b_lb(t,1),Pc1(t)>=0,Pc1(t)<=M*(1-b_lb(t,1)),Pc1(t)<=32*30,32*30-Pc1(t)<=M*b_ub(t,1

这段程序是一个三层博弈模型，用于描述电网、充电站和用户之间的博弈关系。该模型分为三个部分：

1. 电网-充电站：合作博弈，Pareto均衡

2. 充电站-用户：主从博弈，KKT条件

3. 用户-用户：纳什均衡

具体来说，该程序根据三个层次的博弈关系，建立了一个最优化模型，以求得能够实现博弈均衡的最优方案。该模型的目标是最小化总成本，包括购电成本、充电成本和电网供电成本等。

在该模型中，每个参与者都有不同的约束条件和目标，如电网需要满足电量平衡和电价等约束，充电站需要满足充电功率上下限和充电可用时间等约束，用户需要满足电量需求等约束。

为了求解该最优化模型，程序利用了凸优化方法，通过定义拉格朗日函数和松弛变量等手段，将原问题转化为一个凸优化问题，并利用现成的凸优化求解器求解。最终，该模型得出的最优解能够实现电网、充电站和用户之间的博弈均衡，从而实现最小化总成本的目标。

def dice_coef_fun(smooth=1): def dice_coef(y_true, y_pred): #求得每个sample的每个类的dice intersection = K.sum(y_true * y_pred, axis=(1,2,3)) union = K.sum(y_true, axis=(1,2,3)) + K.sum(y_pred, axis=(1,2,3)) sample_dices=(2. * intersection + smooth) / (union + smooth) #一维数组 为各个类别的dice #求得每个类的dice dices=K.mean(sample_dices,axis=0) return K.mean(dices) #所有类别dice求平均的dice return dice_coef def dice_coef_loss_fun(smooth=0): def dice_coef_loss(y_true,y_pred): return 1-1-dice_coef_fun(smooth=smooth)(y_true=y_true,y_pred=y_pred) return dice_coef_loss

这段代码定义了两个函数，`dice_coef_fun` 和 `dice_coef_loss_fun`，用于计算 Dice Coefficient 和 Dice Coefficient Loss。

首先是 `dice_coef_fun` 函数，它接受一个平滑因子 `smooth` 的默认值为 1。在函数内部，首先计算了预测值 `y_pred` 和真实标签 `y_true` 的交集，并对其进行求和操作，轴为 (1,2,3)。然后，计算了真实标签和预测值的总和，并同样进行求和操作。最后，根据 Dice Coefficient 的公式，将交集乘以 2 并加上平滑因子，再除以总和与平滑因子之和，得到每个类别的 Dice Coefficient。最终，将所有类别的 Dice Coefficient 求平均，作为函数的返回值。

接下来是 `dice_coef_loss_fun` 函数，它接受一个平滑因子 `smooth` 的默认值为 0。在函数内部，调用了 `dice_coef_fun` 函数，并将 `y_true` 和 `y_pred` 作为参数传入。然后，将 `dice_coef_fun` 的返回值与 1 相减，并再次减去 1，得到 Dice Coefficient Loss 的值，作为函数的返回值。

这段代码使用了 Keras（或者 TensorFlow）的张量操作。如果你有关于这些函数的任何问题，请继续提问。