写一下预测值与实际值拟合图的matlab代码

代码如下：
t=0:0.1:10;
y=[0.8 0.9 0.7 0.4 0.6 0.8 1.2 1.3 1.1 0.9 0.7 0.5];
plot(t,y);
hold on
x=[0.9 1.2 0.6 0.5 0.7 1.0 1.2 1.3 1.1 0.9 0.8 0.5];
plot(t,x);
legend('预测值','实际值');

相关问题

写一下预测值与实际值之间的残差拟合图的matlab代码

### 回答1：

matlab代码如下：y_pred = 预测值;
y_real = 实际值;residuals = y_real - y_pred;figure;
scatter(y_pred, residuals);xlabel('预测值');
ylabel('残差');
title('预测值与实际值之间的残差拟合图');

### 回答2：
在Matlab中绘制预测值与实际值之间的残差拟合图，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入实际值和预测值的数据。假设实际值数据存储在矩阵"actual"中，预测值数据存储在矩阵"predicted"中。

2. 计算残差值。使用element-wise方式，计算实际值与预测值之间的差异，并将其保存在一个矩阵"residuals"中。

3. 创建一个新的figure窗口，使用"figure"函数。

4. 在figure窗口中添加一个散点图。使用"scatter"函数，将预测值作为x轴坐标，实际值与预测值之间的差异（残差值）作为y轴坐标，设置点的大小和颜色。

5. 添加横轴和纵轴标签。使用"xlabel"和"ylabel"函数，分别添加"预测值"和"残差"标签。

6. 添加图表标题。使用"title"函数，添加"预测值与实际值之间的残差拟合图"作为图表标题。

7. 保存图表。使用"saveas"函数，将图表保存为指定格式（如png、jpg等）。

下面是一个示例代码：

% 导入实际值和预测值的数据
actual = [1, 2, 3, 4, 5];
predicted = [1.2, 2.1, 2.8, 3.9, 4.7];

% 计算残差值
residuals = actual - predicted;

% 创建新的figure窗口
figure;

% 添加散点图
scatter(predicted, residuals, 'filled', 'MarkerFaceColor', 'b');

% 添加横轴和纵轴标签
xlabel('预测值');
ylabel('残差');

% 添加图表标题
title('预测值与实际值之间的残差拟合图');

% 保存图表
saveas(gcf, '残差拟合图.png');

执行以上代码，即可生成一个预测值与实际值之间的残差拟合图，并保存为名为"残差拟合图.png"的图片文件。

### 回答3：
在Matlab中，我们可以使用plot函数来绘制预测值与实际值之间的残差拟合图。假设我们有一个数组y_actual包含了实际值，另一个数组y_predicted包含了预测值。以下是一个简单的示例代码：

% 创建一个包含实际值和预测值的数组
y_actual = [10, 9, 13, 8, 11, 14, 12];
y_predicted = [10.5, 8.9, 12.8, 7.9, 11.2, 14.1, 12.2];

% 计算残差
residuals = y_actual - y_predicted;

% 绘制残差拟合图
figure;
plot(y_predicted, residuals, 'o');
hold on;
plot(y_predicted, zeros(size(y_predicted)), 'k--');
hold off;

% 添加轴标签和图标题
xlabel('预测值');
ylabel('残差');
title('预测值与实际值残差拟合图');

在这段代码中，我们首先创建了包含实际值和预测值的数组。然后，计算了残差，即实际值减去预测值。接下来，使用plot函数绘制了预测值和残差之间的散点图。同时，我们也用plot函数绘制了x轴上的零线，以便更好地观察残差的分布。最后，我们添加了轴标签和图标题，以便更好地描述图表内容。

通过运行这段代码，我们可以得到一个绘制了预测值与实际值之间残差拟合图的Matlab画布。

帮我写一下有实际值与预测值的拟合图的matlab代码

### 回答1：
当你有实际值和预测值的数据时，你可以使用matlab绘制一个拟合图来比较两者之间的关系。下面是一个简单的matlab代码示例，可以生成一个包含实际值和预测值的拟合图：

% 定义实际值和预测值的数据
x = [1 2 3 4 5];
y_actual = [2.1 3.9 6.1 7.9 9.8];
y_predict = [2.2 4.1 5.9 7.8 9.6];

% 绘制拟合图
figure;
plot(x, y_actual, 'b-', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(x, y_predict, 'r--', 'LineWidth', 2);
xlabel('X轴');
ylabel('Y轴');
title('实际值和预测值的拟合图');
legend('实际值', '预测值');
grid on;

在上面的代码中，我们定义了实际值和预测值的数据，然后使用plot函数将它们绘制在同一张图中。'b-'和'r--'表示实际值和预测值的线条颜色和样式。xlabel、ylabel和title函数用于添加图表的标题和标签。最后，我们使用legend函数添加一个图例，以便用户可以区分实际值和预测值的线条。

### 回答2：
在MATLAB中，您可以使用以下代码生成带有实际值和预测值的拟合图。

首先，您需要准备实际值和预测值的数据。假设实际值存储在变量actual_values中，预测值存储在变量predicted_values中。

然后，您可以使用plot函数绘制实际值和预测值的曲线，并使用xlabel、ylabel和title函数添加相应的标签和标题。

% 准备实际值和预测值的数据
actual_values = [1, 2, 3, 4, 5];
predicted_values = [1.2, 1.8, 2.7, 3.9, 4.6];

% 绘制拟合图
plot(actual_values, 'o', 'LineWidth', 2); % 绘制实际值的曲线
hold on; % 保持坐标轴不变
plot(predicted_values, 'r-', 'LineWidth', 2); % 绘制预测值的曲线

% 添加标签和标题
xlabel('样本序号');
ylabel('数值');
title('实际值与预测值的拟合图');

% 添加图例
legend('实际值', '预测值');

请确保将实际值和预测值替换为您自己的数据。此代码将绘制带有实际值和预测值的拟合图，实际值用圆点表示，预测值用红色实线表示，并在图中添加了标签、标题和图例。

### 回答3：
当在MATLAB中生成实际值与预测值的拟合图时，可以按照以下步骤进行：

1. 先准备好实际值和预测值的数据，可以存储在两个向量中，例如实际值存储在actual_value中，预测值存储在predicted_value中。

2. 使用`plot`函数绘制实际值和预测值的图像。代码如下：

plot(actual_value, 'b', 'LineWidth', 2);  % 绘制实际值曲线，蓝色线条
hold on;
plot(predicted_value, 'r', 'LineWidth', 2);  % 绘制预测值曲线，红色线条

legend('实际值', '预测值');  % 添加图例
xlabel('样本编号');  % 添加横坐标标签
ylabel('数值');  % 添加纵坐标标签
title('实际值与预测值的拟合图');  % 添加标题

3. 使用`hold off`命令取消保持绘图，以便绘制其他图形。

完整代码如下：

actual_value = [1, 2, 3, 4, 5];
predicted_value = [1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5];

plot(actual_value, 'b', 'LineWidth', 2);  % 绘制实际值曲线，蓝色线条
hold on;
plot(predicted_value, 'r', 'LineWidth', 2);  % 绘制预测值曲线，红色线条

legend('实际值', '预测值');  % 添加图例
xlabel('样本编号');  % 添加横坐标标签
ylabel('数值');  % 添加纵坐标标签
title('实际值与预测值的拟合图');  % 添加标题

hold off;

以上代码将生成一个拟合图，显示实际值和预测值的曲线，并添加图例、坐标轴标签和标题。可以根据实际需求修改数据和图形设置。