机器学习计算均方根误差
时间: 2023-09-23 20:11:39 浏览: 63
均方根误差(RMSE,Root Mean Square Error)是评估机器学习模型预测结果与真实值间的差异的常用指标之。计算RMSE的步骤如下:
. 首先,对每个样本计算预测值与真实值之间的差异。假设预测值为y_pred,真实值为y_true,则差异为y_pred - y_true。
2. 对所有样本的差异进行平方计算。
3. 计算平方差的平均值,即将所有平方差相加并除以样本数量。
4. 最后,将平均平方差开根号,即取平方根,得到均方根误差。
RMSE的计算公式如下:
RMSE = sqrt( sum((y_pred - y_true)^2) / n )
其中,sum表示求和,sqrt表示开根号,n表示样本数量。
通过计算RMSE,我们可以评估模型的预测准确程度,RMSE越小表示模型的拟合效果越好。
相关问题
机器学习均方根误差matlab程序
以下是一个简单的机器学习均方根误差的 MATLAB 程序:
```matlab
function rmse = calculateRMSE(predictions, targets)
% 计算均方根误差
% predictions: 预测值向量
% targets: 目标值向量
% rmse: 均方根误差
% 计算误差向量
errors = predictions - targets;
% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean(errors.^2));
end
```
均方根误差(RMSE)
均方根误差(RMSE)是衡量图像质量或模型预测准确性的指标之一。它计算了真实值与预测值之间的差异,并将其平方后求和再取平均,最后取平方根。RMSE值越小,表示图像或模型的预测越准确。RMSE的计算公式为:<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [图像处理之图像质量评价指标RMSE(均方根误差)](https://blog.csdn.net/qq_44111805/article/details/127705623)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [方差、标准差、均方差、均方根值(RMS)、均方根误差(RMSE)](https://blog.csdn.net/zzb714121/article/details/125339827)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [均方根误差(RMSE)| 机器学习](https://blog.csdn.net/cumt30111/article/details/107796692)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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