matlab 均方根误差
时间: 2023-09-09 22:09:54 浏览: 266
MATLAB 中计算均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)的函数是 `rmse`,其语法为:
```
RMSE = rmse(targets, outputs)
```
其中,`targets` 是目标值的向量或矩阵,`outputs` 是预测值的向量或矩阵,`RMSE` 是计算得到的均方根误差。
例如,如果有以下目标值和预测值:
```
targets = [1 2 3 4 5];
outputs = [1.2 2.1 2.8 3.7 4.6];
```
则可以使用以下代码计算均方根误差:
```
RMSE = rmse(targets, outputs)
```
计算结果为:
```
RMSE = 0.5657
```
相关问题
matlab均方根误差
均方根误差(RMSE)是一种常用的评估预测模型或估计值与真实值之间差异的度量方法。在Matlab中,可以使用以下公式计算均方根误差:
RMSE = sqrt(mean((predicted - actual).^2))
其中,predicted是预测值的向量或矩阵,actual是真实值的向量或矩阵。通过计算预测值与真实值之差的平方的均值,再取平方根,得到均方根误差。
matlab均方根误差代码
MATLAB中的均方根误差(RMSE)可以通过以下代码计算:
```matlab
function rmse = calculateRMSE(predicted, actual)
% predicted为预测值向量,actual为实际值向量
% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean((predicted - actual).^2));
end
```
其中,`predicted`和`actual`都是向量,分别存储预测值和实际值。该函数返回均方根误差。
如果您需要使用该函数,请将上述代码保存到一个.m文件中,然后在MATLAB命令行中调用该函数,例如:
```matlab
predicted = [1 2 3 4 5]; % 预测值向量
actual = [1.2 1.8 3.1 4.2 4.9]; % 实际值向量
rmse = calculateRMSE(predicted, actual); % 计算均方根误差
disp(rmse); % 显示均方根误差
```
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)