本资源提供了一套用于在MATLAB环境中绘制残差图的代码。这套工具特别适用于评估深度学习模型中的误差分布情况，帮助开发者更深入地理解模型性能和数据特性。深代表了对问题探究的深度以及技术应用层面的复杂度。
画残差图的MATLAB代码可以如下编写：
```matlab
% 生成一些示例数据
x = linspace(-2,2,100);
y = exp(x) + randn(size(x)) * 0.5; % 添加噪声
% 拟合非线性模型
fhandle = @(b,x) b(1)*exp(b(2)*x);
betaGuess = [1 1];
betaFit = lsqcurvefit(fhandle, betaGuess, x, y);
% 计算拟合值和残差
y_fit = fhandle(betaFit, x);
residuals = y - y_fit;
% 绘制散点图及模型曲线
figure;
plot(x,y,bo,MarkerFaceColor,b);
hold on;
fittedCurve = fhandle(betaFit,linspace(min(x),max(x)));
plot(linspace(min(x),max(x)), fittedCurve, r-);
% 画残差图
figure;
scatter(fittedCurve,residuals);
xlabel(拟合值)
ylabel(残差)
```
这段代码首先生成了一些带有噪声的示例数据，然后使用`lsqcurvefit()`函数来对非线性模型进行最小二乘法拟合。接着计算了预测值和实际观测值之间的差异（即残差），并最终绘制出原始散点图与拟合曲线以及对应的残差图。
通过这种方式可以直观地分析数据中的误差分布情况，帮助评估所选模型的适用性和效果。
5星
