在数据分析和模型构建的过程中，我们经常需要使用到曲线拟合来预测未来的趋势或填补数据中的空白。这时，MATLAB便成为了许多科研人员和工程师手中的利器。然而，在进行曲线拟合时，如何准确评估拟合结果的误差成为了一个关键问题。🚀
首先，我们需要了解什么是曲线拟合误差。简单来说，它就是实际观测值与通过拟合模型预测值之间的差异。在MATLAB中，我们可以利用内置的函数如`fit`和`fittype`来创建拟合对象，并使用`goodnessOfFit`函数来计算拟合的好坏程度。🌟
此外，还可以采用均方误差（MSE）、决定系数（R²）等统计指标来量化拟合效果。这些指标可以帮助我们更好地理解模型的准确性以及其在新数据上的泛化能力。📈
掌握这些技巧后，你将能够更加自信地利用MATLAB进行高效的数据分析和模型预测。🌈
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