matlab plotregression
时间: 2023-10-20 08:35:05 浏览: 72
您好!要在 MATLAB 中绘制回归模型的拟合结果,您可以使用 `plotregression` 函数。该函数用于绘制目标值和模型预测值之间的线性回归关系。
下面是一个示例代码,展示了如何使用 `plotregression` 函数:
```MATLAB
% 创建一些示例数据
x = 1:10;
y = 2*x + randn(size(x));
% 创建并训练线性回归模型
mdl = fitlm(x, y);
% 绘制回归模型的拟合结果
figure;
plotregression(y', mdl.predict(x'));
```
在这个例子中,我们首先创建了一些示例数据 `x` 和 `y`。然后,我们使用 `fitlm` 函数训练了一个简单的线性回归模型 `mdl`。最后,我们使用 `plotregression` 函数将真实值 `y` 和模型预测值绘制出来。
您可以根据自己的数据和模型进行相应的修改。希望对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
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matlab工具箱中plotregression中Fit是什么?
在MATLAB工具箱中,plotregression函数用于绘制回归模型的拟合曲线和散点图,并计算回归模型的拟合误差指标。其中,plotregression函数中的Fit是指回归模型的拟合程度,通常使用R方(Coefficient of Determination)来衡量。R方的取值范围在0到1之间,越接近1说明模型的拟合程度越好,越接近0说明模型的拟合程度越差。在plotregression函数中,如果提供了实际值和预测值,则会自动计算R方,从而评估回归模型的拟合程度。如果R方接近1,则说明回归模型的拟合程度较好;如果R方接近0,则说明回归模型的拟合程度较差。
matlab工具箱中plotregression中Y=T是什么意思?
在MATLAB工具箱中,plotregression函数用于绘制回归模型的拟合曲线和散点图,并计算回归模型的拟合误差指标。其中,plotregression函数中的Y=T是指实际值和预测值之间的关系。如果提供了实际值和预测值,则可以使用plotregression函数绘制实际值和预测值之间的散点图,并拟合出一条直线,从而观察实际值和预测值之间的关系。如果实际值和预测值之间的关系接近于一条直线,则说明回归模型的预测效果较好;如果实际值和预测值之间的关系不接近直线,则说明回归模型的预测效果较差。因此,通过观察Y=T的关系可以直观地评估回归模型的预测效果。
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