双输入单输出的拟合优度matlab代码

假设有两个输入变量x1和x2，一个输出变量y，可以使用多元线性回归模型进行拟合，其中x1和x2是自变量，y是因变量。

假设有n个数据点，可以用以下代码进行拟合和计算拟合优度：

% 生成随机数据
x1 = randn(n,1);
x2 = randn(n,1);
y = 2*x1 + 3*x2 + randn(n,1);

% 构建多元线性回归模型
X = [ones(n,1) x1 x2];
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);

% 计算R²值
R2 = stats(1);

% 输出结果
fprintf('拟合优度R²值为%f\n',R2);

注意：以上代码中，regress函数用于进行多元线性回归拟合，stats变量返回的是一个包含4个元素的向量，第一个元素是R²值。

相关问题

拟合优度matlab代码

以下是一个简单的拟合优度的 Matlab 代码：

% 定义数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [1.1, 1.9, 3.2, 4.1, 5.2];

% 计算拟合优度
mdl = fitlm(x, y);
rsq = mdl.Rsquared.Ordinary;

% 输出结果
disp(['拟合优度：' num2str(rsq)]);

这个代码将数据 x 和 y 定义为一组点，然后使用 fitlm 函数计算线性回归模型并计算拟合优度。最后，代码将拟合优度输出到命令行窗口。

matlab计算拟合优度的代码

在 MATLAB 中，可以使用 `fit` 函数来进行拟合，并且该函数会返回一个 `fitobject` 类型的对象，该对象包含了拟合的结果和相关信息，其中就包括拟合优度。

下面是使用 `fit` 函数进行拟合并计算拟合优度的示例代码：

% 生成一组数据
x = 1:10;
y = 2*x + 1 + randn(size(x));

% 使用 fit 函数进行线性拟合
f = fit(x', y', 'poly1');

% 获取拟合优度
rsq = f.rsquare;

% 打印拟合结果和拟合优度
disp(f)
fprintf('R-squared: %.4f\n', rsq)

其中，`'poly1'` 表示进行一次多项式拟合，`f.rsquare` 表示获取拟合优度。