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我应该使用哪些指标来比较两种不同的曲线拟合方法?

要比较不同的曲线拟合方法,你应该使用统计指标,如 R 平方、调整后 R 平方、均方根误差 (RMSE) 和误差平方和 (SSE)。R 平方衡量模型解释的方差比例,而 RMSE 和 SSE 衡量误差的平均大小,值越低表示拟合越好。

适用条件

  • 正在评估两个或多个曲线拟合模型。
  • 这些模型拟合到相同的数据集。

理解与推导

  1. 计算每个模型的 R 平方以评估拟合优度。
  2. 计算调整后 R 平方以考虑预测变量的数量。
  3. 计算 RMSE 以衡量平均误差大小。
  4. 计算 SSE 以衡量总误差。
  5. 跨模型比较这些值,以确定哪个表现更好或它们是否等效。

例子

比较表显示列标题 'R_squared'、'RMSE' 和 'SSE',Fitnlm 方法和优化方法的值分别为 0.98962、3.358/3.35793.358/3.3579 和 7.9075e+05/7.9073e+057.9075e+05/7.9073e+05。演讲者得出结论:“正如我们所见,这两个模型非常相似,根据要求和要解决的问题,任一功能都是可用的。”

容易误解的地方

  • 仅依赖 R 平方而不考虑 RMSE 或 SSE 等误差指标。
  • 假设高 R 平方保证模型具有物理意义或无过拟合,而不检查其他诊断信息。

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