💻[Math Toolbox] Matlab拟合工具箱的几个误差参数说明🤔

在使用Matlab进行数据拟合时，拟合工具箱提供了多种误差评估参数，帮助我们更好地理解模型的准确性！首先不得不提的是 R-square（决定系数），它表示拟合值与实际值之间的相关程度，越接近1越好！其次是 RMSE（均方根误差），它直接衡量预测值与真实值之间差异的大小，数值越小越好。此外，还有 MSE（均方误差） 和 MAE（平均绝对误差），前者更关注较大的误差影响，后者则对所有误差一视同仁。

✨通过这些误差指标，我们可以优化模型参数，提升拟合效果。比如，在曲线拟合中，若R-square较低，可能需要调整多项式阶数或尝试其他函数形式。而当RMSE较高时，则需检查是否有异常点影响结果。总之，合理运用这些参数能让数据分析更加科学高效！💪

💡小提示：记得结合实际问题选择合适的评估标准哦！ 📊🚀