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1、Matlab拟合好坏常用指标为使用Matlab拟合、优化和统计等工具箱的网民、SSE (和方差、误差平方和) ThesumofsquaresduetoerrorMSE (方差、方差)均值方差、 标准差)经常遇到rootmeansquarederrorr-: coefficientofdeterminationadjustedr-square:degree-of-freeedomadjustedcoeffficienare
2、(和方差)该统计参数计算拟合数据与原始数据对应点误差的平方和，计算公式如下： SSE越接近0，模型选择和拟合越好，数据预测也越成功。 因为下一个MSE和RMSE与SSE相同，所以效果相同。 二、MSE (均方误差)该统计参数是预测数据与原始数据对应点误差的平方和的平均值，即SSE/n，与SSE没有很大差异。 计算公式如下三，RMSE )。 也称为回归系统的拟合标准差，从MSE的平方根的底部开始，所有误差都针对原始数据的平均值(y_ba )展开(即点对全)！ 四. R-。
3、在谈square (确定系数)确定系数之前，需要介绍另外两个参数SSR和SST。 由于确定系数是由这两个系数决定(1) SSR:sumofsquaresoftheregression，即预测数据与原始数据的平均值之差的平方和，所以成为式(2) SST:TST )的我们的"确定系数"是SSR 从上式可以看出，“确定系数”的正常取值范围为0.1。 越接近1，方程变量对y的解释能力越强，可见该模型对数据也很拟合。 摘录： http 3360/blog.Sina.com.cn/s/blog _ 19 kdh.html。