matlab怎么酸rmse

在 MATLAB 中，可以使用 `rmse` 函数计算均方根误差（RMSE），具体用法为：

RMSE = rmse(actual, predicted)

其中，`actual` 是实际值（向量或矩阵），`predicted` 是预测值（向量或矩阵）。函数会返回一个标量值 `RMSE`，表示均方根误差。

例如，假设有以下实际值和预测值：

actual = [1 2 3 4 5];
predicted = [1.2 1.8 2.6 3.7 5.1];

则可以使用以下代码计算均方根误差：

RMSE = rmse(actual, predicted)

输出结果为：

RMSE = 0.4264

相关问题

matlab计算rmse

在 Matlab 中，可以使用 `rmse` 函数计算均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）。该函数的用法如下：

rmse_value = rmse(y_true, y_pred)

其中，`y_true` 表示真实值的向量或矩阵，`y_pred` 表示预测值的向量或矩阵。`y_true` 和 `y_pred` 的维度应该相同。

下面是一个示例：

% 真实值和预测值
y_true = [1 2 3 4 5];
y_pred = [1.2 2.1 2.9 4.2 5.3];

% 计算 RMSE
rmse_value = rmse(y_true, y_pred);
disp(rmse_value);

输出结果为：

0.42426

这表示真实值和预测值之间的均方根误差为 0.42426。

matlab mse rmse

matlab中，mse代表均方误差（Mean Squared Error），rmse代表均方根误差（Root Mean Squared Error）。它们都是用来衡量预测值与真实值之间的误差的指标。

均方误差（MSE）衡量了预测值与真实值之间的差异程度。其计算公式为：sse = sum((YReal - YPred).^2)，其中YReal为真实值，YPred为预测值。均方误差越小，表示预测值与真实值之间的差异越小。

均方根误差（RMSE）是均方误差的平方根，用来衡量预测值与真实值之间的平均差异。其计算公式为：rmse = sqrt(mse)。均方根误差越小，表示预测值与真实值之间的平均差异越小。

平均绝对误差（MAE）衡量了预测值与真实值之间的平均绝对差异。其计算公式为：mae = mean(abs(YReal - YPred))。平均绝对误差越小，表示预测值与真实值之间的平均差异越小。