拟合结果分析,matlab拟合误差分析

拟合结果分析,matlab拟合误差分析

（°ο°） 结论：拟合函数为：p43= -0.1773*x2^3+ 3.7333*x2^2+-27.0442*x2+86.2095 2001-2014年该4号井的产水量拟合结果为：即有2010-2014该4号井的产水量依次为：11.8286 4.5071 0 0 0考虑数据乙烯的分压对乙烯的深度氧化程度进行拟合分析。二、程序步骤1输入数据向量x=[8.990 14.22 8.860 8.320 4.370 7.750 7.750 6.170 6.130 6.980 2.870];%乙烯分压数据y=[0

˙▂˙ 四、yolov5训练结果train文件分析1. confusion_matrix.png(混淆矩阵) 混淆矩阵能对分类问题的预测结果进行总结显示了分类模型的在进行预测时会对哪一部分产生混淆。2. F1_curve F(x,y);%% 一元线非线性回归[p,S]=polyfit(x,y,2);%polyfit函数基于最小二乘法，如果是用一元polyfit(x,y,1)则结果p与regress()结果b 是一样的%%拟合后对应的多项式即为y=p(1)*x^n

⊙△⊙ 拟合优度检验的结果可以帮助我们评估回归方程的拟合程度和预测性能。以下是一些常见的拟合优度指标及其解读：1、R方值(决定系数):R方值介于0和1之间，表示因变1、首先，把数据导入origin中，绘制散点图；可以看到的是这个散点图需要分为两段进行线性拟合，那么怎么才能实现呢？2、工具栏中选中Data,点击Mask Data Points,鼠标如图所示发生变化，

2.6. 拟合结果分析在左侧的Result中显示拟合模型，参数以及拟合效果；拟合效果评测标准函数(goodness of fit) SSE:拟合误差平方和，接近0,表示与数据拟合的好，但是要小心过拟合；R-试听免费主讲人：张老师结构方程模型结果分析211统计(公众号tongjisir) 四、结构方程模型的结果分析1、模型结果显示(1)结果上图显示点击状态栏中表示拟合完

java 线性拟合线性拟合结果分析一.实验方法：最小二乘法梯度下降法二.公式推导1 最小二乘用线性函数h a(x)=a0+a1*x来拟合y=f(x); 构造代价函数J(a): a0和a1求偏导，连个偏导数​模型欠拟合：在训练集以及测试集上同时具有较高的误差，此时模型的偏差较大；模型过拟合：在训练集上具有较低的误差，在测试集上具有较高的误差，此时模型的方差较大。​模型正常：在