用matlab比较拟合模型的优劣

在MATLAB中，可以使用以下指令比较拟合模型的优劣：

1. 计算残差平方和（SSE）：

SSE = sum((y - y_fit).^2);

其中，y表示实际观测值，y_fit表示拟合值。

2. 计算总平方和（SST）：

SST = sum((y - mean(y)).^2);

3. 计算确定系数（R-squared）：

R_squared = 1 - SSE/SST;

其中，R-squared越接近1，表示模型拟合的越好。

4. 计算均方根误差（RMSE）：

RMSE = sqrt(mean((y - y_fit).^2));

其中，RMSE越小，表示模型拟合的越好。

通过比较不同模型的SSE、R-squared和RMSE，可以评估它们的优劣。通常情况下，R-squared和RMSE是衡量模型拟合程度的常见指标。