matlab 均方根误差

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

在MATLAB中，可以使用`rmse`函数计算均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)。RMSE是衡量预测值与真实值之间差异的一种常用指标，其计算公式如下：

$$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y_i})^2}$$

其中，$n$为样本数，$y_i$为真实值，$\hat{y_i}$为预测值。

使用`rmse`函数时，可以将真实值和预测值分别传入函数，函数会返回RMSE值。示例代码如下：

% 真实值
y_true = [2, 4, 5, 7, 8];

% 预测值
y_pred = [1.5, 3.5, 5.2, 6.8, 8.1];

% 计算RMSE
rmse_val = rmse(y_true, y_pred);

执行后，`rmse_val`即为计算出的RMSE值。

matlab 均方根误差计算

在 MATLAB 中，可以使用 `rmse` 函数来计算均方根误差（RMSE，Root Mean Square Error），该函数需要输入两个向量作为参数，分别为预测值和真实值，示例代码如下：

% 预测值和真实值向量
predicted = [1, 2, 3, 4, 5];
actual = [1.2, 2.4, 3.6, 4.8, 6];

% 计算均方根误差
rmse_value = rmse(predicted, actual);

该代码会输出预测值和真实值的均方根误差 `rmse_value`。需要注意的是，`rmse` 函数是在 MATLAB 中的 Statistics and Machine Learning Toolbox 中的函数，如果您没有安装该工具箱，则需要先安装该工具箱才能使用该函数。