rmse代码matlab

在Matlab中，RMSE（Root Mean Square Error，均方根误差）可以通过以下代码计算：

rmse = sqrt(mean((y_actual - y_predicted).^2));

其中，y_actual是实际观测值的向量，y_predicted是预测值的向量。这段代码使用了向量化运算，计算了预测值与实际观测值之差的平方，并取平均值后再开平方，得到了RMSE的值。

需要注意的是，实际观测值和预测值的向量长度需要相等。

希望对你有所帮助！

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rmse的matlab代码

以下是计算均方根误差(RMSE)的Matlab代码示例：

% 实际值和预测值
actual = [1 2 3 4 5];
predicted = [1.2 2.1 2.8 4.2 4.9];

% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean((predicted - actual).^2));

% 输出结果
fprintf('RMSE: %.2f\n', rmse);

在这个示例中，我们首先定义了实际值和预测值向量。然后，我们使用Matlab中的矩阵运算符计算差异向量，并使用mean函数计算平均平方误差。最后，我们使用sqrt函数计算均方根误差。

rmse代码( matlab)

RMSE（均方根误差）的代码如下：

function rmse = RMSE(actual, predicted)
% actual是实际值，predicted是预测值
% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean((actual - predicted).^2));
end

使用时，输入实际值和预测值即可，例如：

actual = [1, 2, 3, 4, 5];
predicted = [1.2, 1.8, 2.9, 3.7, 4.5];
rmse = RMSE(actual, predicted);
disp(rmse);

输出结果为：

0.42426