rmse均方根误差matlab

在Matlab中计算RMSE（均方根误差）可以使用以下代码：

% 预测值
predicted = [1.2, 2.1, 3.5, 4.8, 5.6];
% 真实值
groundTruth = [1.0, 2.2, 3.7, 4.5, 5.9];

% 计算预测值与真实值之差的平方
squaredError = (predicted - groundTruth).^2;

% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean(squaredError));

% 显示结果
disp(['RMSE: ', num2str(rmse)]);

这段代码首先定义了预测值和真实值的向量，然后计算预测值与真实值之差的平方，接着求平均值，最后开根号得到均方根误差RMSE。最后使用disp函数显示计算结果。

相关问题

均方根误差matlab

在Matlab中，可以使用rms函数来计算均方根误差(Root Mean Square Error，RMSE)。rms函数的语法如下：

RMSE = rms(errors)

其中，errors是一个向量，表示每个样本的误差。RMSE是一个标量，表示所有样本误差的均方根值。例如，如果有一个向量e，存储了10个样本的误差，可以这样计算RMSE：

e = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];
RMSE = rms(e);

执行后，RMSE的值为5.9161。

均方根误差matlab实现

以下是在Matlab中计算均方根误差的示例代码：

% 假设follower_local_y和follower_finalPosition_y是两个向量，分别表示实际观测值和期望值
% 计算向量长度
M = length(follower_local_y);
% 计算均方根误差
RMSE_y = sqrt(sum((follower_finalPosition_y - follower_local_y).^2) / M);

其中，`follower_local_y`和`follower_finalPosition_y`是两个向量，分别表示实际观测值和期望值。`M`表示向量长度，即观测次数。`sum((follower_finalPosition_y - follower_local_y).^2)`计算了观测值与期望值之间的平方差的总和，`sqrt()`函数对这个总和除以观测次数后再开方，得到均方根误差`RMSE_y`。