matlab2016 机器学习中常用的绘图方法

本文介绍了MATLAB2016在机器学习中的两种常用绘图方法:fitPlot用于展示模型预测值、真实值和残差的比较;boxPlot则用于绘制箱线图,展示数据分布情况,包括单个箱线图和分组箱线图的创建示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

【fitPlot拟合图形】

该函数可以实现自动将模型预测值和真实值及残差显示在同一张图中

例如 

fitplot(dates, [actual pred], residuals)

>>x = (1:100)';
>> a = -3*x + 400;
>> b = 2*x + 20;
>> c = 10*x -200;
>> figure

>> fitPlot(x,[a,b],c)

【boxPlot绘制箱线图】

boxplot(x)

boxplot(x,g)

描述:

1)boxplot(x)在x中创建数据的boxplot。如果x是向量,boxplot将绘制一个box。如果x是一个矩阵,boxplot为x的每一列画一个方框。在每个框上,中心标记表示中位数,框的底部和顶部边缘分别表示第一、三分位数。箱线延伸到离群值的最极端数据点,这些离群值使用“+”符号单独绘制。

2)boxplot(x,g)使用g中包含的一个或多个分组变量创建单独的boxplot。boxplot为相同g值的x值生成一个共享的box。

举例:

1)>>openExample('stats/CreateABoxPlotExample')

%% Create a Box Plot
%

%%
% Load the sample data.
load carsmall

%%
% Create a box pl

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