均方误差 matlab 代码
时间: 2023-11-04 11:07:21 浏览: 42
均方误差(Mean Squared Error,MSE)是评估预测值与真实值之间差异的一种常用方法。在MATLAB中,可以使用以下代码计算均方误差:
```matlab
function mse = calcMSE(R, U, V)
% R: 用户电影评分矩阵
% U: 用户偏好矩阵
% V: 特征电影矩阵
% mse: 均方误差
[m, n] = size(R);
mse = 0;
for i = 1:m
for j = 1:n
if R(i, j) > 0
mse = mse + (R(i, j) - U(i, :) * V(:, j))^2;
end
end
end
mse = mse / nnz(R);
end
```
其中,`R`是用户电影评分矩阵,`U`是用户偏好矩阵,`V`是特征电影矩阵,`nnz`函数用于计算矩阵中非零元素的个数。该函数会遍历矩阵中所有非零元素,计算预测值与真实值之间的差异,并将差异的平方累加到`mse`变量中。最后,将`mse`除以非零元素的个数,得到均方误差。
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均方误差matlab代码
以下是均方误差的 MATLAB 代码:
function mse = calcMSE(actual, predicted)
diff = actual - predicted;
squared_diff = diff .^ 2;
mse = mean(squared_diff, 'all');
end
请注意,这只是一个简单的演示代码,实际的应用中可能需要进行更多的检查和处理。
均方误差代码 matlab
以下是MATLAB中计算均方误差的代码示例:
```matlab
function mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
% 计算均方误差
% y_true: 真实值
% y_pred: 预测值
% mse: 均方误差
mse = mean((y_true - y_pred).^2);
end
```
其中,mean()函数用于求平均值,.^2表示对每个元素进行平方操作。参数y_true和y_pred分别表示真实值和预测值。函数返回均方误差值。