MATLAB曲线图与机器学习：可视化机器学习模型性能，评估模型表现

# 1. 机器学习模型评估概述**

**1.1 机器学习模型评估的重要性**

机器学习模型评估对于确保模型的可靠性和准确性至关重要。通过评估，我们可以了解模型在实际数据上的表现，识别其优势和劣势，并根据需要进行调整。评估结果有助于我们做出明智的决策，决定是否部署模型或进一步改进。

**1.2 评估指标的选择**

选择合适的评估指标取决于机器学习任务的类型。对于回归模型，常见的指标包括均方误差 (MSE)、平均绝对误差 (MAE) 和 R² 值。对于分类模型，我们可以使用精度、召回率、ROC 曲线和混淆矩阵等指标。

# 2. MATLAB曲线图基础**

**2.1 曲线图类型和功能**

MATLAB 提供了多种类型的曲线图，每种类型都适用于不同的数据可视化需求。最常见的类型包括：

- **折线图：**连接数据点的线段，用于显示数据的趋势和变化。
- **散点图：**显示数据点在二维空间中的分布，用于探索数据之间的关系。
- **条形图：**以矩形条的形式显示数据，用于比较不同类别或组的数据。
- **柱状图：**与条形图类似，但以垂直条的形式显示数据，用于比较不同类别或组的数据。
- **饼图：**显示数据不同部分的比例，用于展示数据分布。

**2.2 曲线图定制和美化**

MATLAB 提供了广泛的选项来定制和美化曲线图，包括：

- **标题和标签：**为曲线图添加标题和轴标签，以提供有关数据的上下文。
- **图例：**显示曲线图中不同数据系列的说明。
- **网格线：**在曲线图中添加网格线，以帮助读取数据。
- **颜色和标记：**使用不同的颜色和标记来区分数据系列。
- **字体和大小：**控制曲线图中文本的字体和大小。

**代码块：**

% 创建一个折线图
x = 1:10;
y = rand(1, 10);
plot(x, y);

% 添加标题和标签
title('折线图示例');
xlabel('x');
ylabel('y');

% 添加网格线
grid on;

% 更改颜色和标记
plot(x, y, 'ro--');

**逻辑分析：**

此代码创建了一个折线图，其中 x 轴表示 x 值，y 轴表示 y 值。plot() 函数绘制数据点并用线段连接它们。title()、xlabel() 和 ylabel() 函数添加标题和轴标签。grid on; 添加网格线。最后，plot() 函数的第三个参数 'ro--' 更改了数据点的颜色（红色）和标记（圆形）以及线型（虚线）。

# 3. 可视化机器学习模型性能

### 3.1 回归模型评估曲线

回归模型评估曲线用于评估预测值与真实值之间的差异。常用的回归模型评估曲线包括均方误差 (MSE)、平均绝对误差 (MAE) 和 R² 值。

#### 3.1.1 均方误差 (MSE)

均方误差 (MSE) 衡量预测值与真实值之间的平均平方差。MSE 越小