matlab拟合结果，sse很大,但是R-square接近于1了

Posted 2023-04-04

第一组

第二组

拟合结果的好坏中重点是看sse还是R-square啊？

拟合结果的好坏中重点应该是看R-square，愈接近1，拟合也最理想。其次，看RMSE 均方根误差是否最小。 参考技术A SSE是残差平方和，它可以衡量模型的拟合程度，但是这个在单个模型中，这个值意义不大，必须和其它模型中的SSE来比较才有意义，同样的样本数据，SSE越小越好。
R-Square是决定系数，取值是0~1，值越接近1说明模型拟合效果越好。
一般来说，同样的数据样本，R-Square越大，SSE就越小，拟合效果就好。
因此，从你的拟合结果来看，第二组的拟合效果要优于第一组。
但题外说一句，第二组的拟合效果就不一定是最好的，也许还有别的模型更好，可以多尝试。

MATLAB cftool工具数据拟合结果好坏判断

SSE和RMSE比较小 拟合度R接近于1较好
    * 统计参数模型的拟合优度
       1.误差平方和（SSE）
       2. R-Square（复相关系数或复测定系数）
       3. Adjusted R-Square（调整自由度复相关系数）
       4.Root mearn squared error(RMSE),(均方根误差)