matlab中的r2怎么写
时间: 2023-06-10 17:05:10 浏览: 198
在MATLAB中计算R2可以使用以下代码:
x = [1 2 3 4 5];
y = [2 4 5 4 5];
p = polyfit(x,y,1);
yFit = polyval(p,x);
yResid = y - yFit;
SSresid = sum(yResid.^2);
SStotal = (length(y)-1) * var(y);
rsq = 1 - SSresid/SStotal;
fprintf('R2 = %f\n',rsq);
这段代码将x和y定义为数据向量,然后使用polyfit函数拟合一条一次多项式。接下来,使用polyval函数计算拟合线上的y值。然后,计算残差和总和平方差。最后,计算R2并将其输出。
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计算R2
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。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)