掌握MATLAB预测模型评估与优化：指标详解和调参策略

# 1. MATLAB预测模型评估基础**

预测模型评估是机器学习和数据科学中至关重要的一步，它可以帮助我们了解模型的性能、可靠性和适用性。在MATLAB中，我们可以使用各种工具和技术来评估预测模型。

本章将介绍预测模型评估的基础知识，包括评估指标、模型优化策略以及MATLAB中模型评估和优化实践。通过对这些基础知识的理解，我们可以有效地评估和优化MATLAB中的预测模型，从而提高模型的性能和可靠性。

# 2. 预测模型评估指标

### 2.1 回归模型评估指标

回归模型评估指标用于衡量预测值与真实值之间的差异程度。常用的回归模型评估指标包括：

#### 2.1.1 均方误差（MSE）

均方误差（MSE）计算预测值与真实值之间的平方差的平均值。MSE值越小，表示模型预测值与真实值越接近。

mse = mean((y_pred - y_true) ** 2)

**参数说明：**

* `y_pred`: 预测值
* `y_true`: 真实值

**代码逻辑：**

* 计算每个预测值与真实值之间的平方差。
* 求所有平方差的平均值。

#### 2.1.2 均方根误差（RMSE）

均方根误差（RMSE）是MSE的平方根。RMSE值越小，表示模型预测值与真实值越接近。

rmse = sqrt(mse)

**参数说明：**

* `mse`: 均方误差

**代码逻辑：**

* 计算MSE。
* 对MSE开平方根。

#### 2.1.3 决定系数（R^2）

决定系数（R^2）衡量模型预测值与真实值之间的相关性。R^2值介于0和1之间，值越大表示相关性越强。

r2 = 1 - (sum((y_pred - y_true) ** 2) / sum((y_true - mean(y_true)) ** 2))

**参数说明：**

* `y_pred`: 预测值
* `y_true`: 真实值

**代码逻辑：**

* 计算预测值与真实值之间的平方差之和。
* 计算真实值与真实值均值之间的平方差之和。
* 计算1减去平方差之和的比值。

### 2.2 分类模型评估指标

分类模型评估指标用于衡量模型预测类别与真实类别的匹配程度。常用的分类模型评估指标包括：

#### 2.2.1 精度（Accuracy）

精度（Accuracy）计算正确预测的样本数量占总样本数量的比例。

accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

**参数说明：**

* `TP`: 真正例（预测为正，实际为正）
* `TN`: 真负例（预测为负，实际为负）
* `FP`: 假正例（预测为正，实际为负）
* `FN`: 假负例（预测为负，实际为正）

**代码逻辑：**

* 计算真正例、真负例、假正例、假负例的数量。
* 将真正例和真负例数量相加，再除以总样本数量。

#### 2.2.2 召回率（Recall）

召回率（Recall）计算正确预测为正例的样本数量占所有实际正例样本数量的比例。

recall = TP / (TP + FN)

**参数说明：**

* `TP`: 真正例
* `FN`: 假负例

**代码逻辑：**

* 计算真正例和假负例的数量。
* 将真正例数量除以所有实际正例样本数量。

#### 2.2.3 F1-Score

F1-Score是精度和召回率的加权调和平均值。

f1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)

**参数说明：**

* `precision`: 精度
* `recall`: 召回率

**代码逻辑：**

* 计算精度和召回率。
* 将精度和召回率相乘，再乘以2。
* 将乘积除以精度和召回率之和。

# 3.1 数据预处理优化

#### 3.1.1 特征选择

特征选择是识别和选择与目标变量最相关的特征的过程。它有助于提高模型的性能，减少过拟合的风险，并使模