matlab计算误差平方和

在 Matlab 中，可以使用以下代码计算误差平方和：

% 假设有真值 y_true 和预测值 y_pred
y_true = [1, 2, 3, 4, 5];
y_pred = [0.8, 1.9, 2.8, 3.7, 4.6];

% 计算误差平方和
sse = sum((y_true - y_pred).^2);

其中，`y_true` 和 `y_pred` 分别为真值和预测值，`^2` 表示对每个元素求平方，`sum` 函数将所有元素相加得到误差平方和 `sse`。

相关问题

用MATLAB求误差平方和

在MATLAB中，可以使用 `sum` 和 `power` 函数来求误差平方和。

假设有两个向量 `y_true` 和 `y_pred`，分别表示真实值和预测值。则误差平方和可以通过以下代码求得：

error = power(y_true - y_pred, 2);
error_sum = sum(error);

首先，`power` 函数用于计算 `(y_true - y_pred)^2`，即每个元素的误差平方。然后，`sum` 函数将所有误差平方相加，得到误差平方和。

完整的MATLAB代码如下：

y_true = [1, 2, 3, 4, 5];
y_pred = [1.2, 1.8, 3.2, 3.9, 4.5];

error = power(y_true - y_pred, 2);
error_sum = sum(error);

运行该代码，将得到误差平方和的结果。

误差平方和(SSE) MATLAB

在MATLAB中计算误差平方和（SSE）的一种简单方法是使用`sum()`函数来计算每个误差的平方，然后将它们相加。以下是一个示例代码：

% 真实值和预测值
y_true = [1 2 3 4 5];
y_pred = [1.2 1.8 3.2 4.3 4.8];

% 计算误差平方和
sse = sum((y_true - y_pred).^2);

% 显示误差平方和
disp(['误差平方和为：' num2str(sse)]);

在本例中，我们首先定义了真实值和预测值。然后，我们使用`(y_true - y_pred).^2`计算每个误差的平方，并使用`sum()`函数将它们相加。最后，我们使用`disp()`函数显示计算出的误差平方和。