怎么用matlab计算RMSE

可以使用以下代码来计算预测值与真实值之间的均方根误差（RMSE）：

% 预测值
y_pred = [1 2 3 4 5];

% 真实值
y_true = [1.5 1.8 2.7 3.9 4.2];

% 计算RMSE
rmse = sqrt(mean((y_true - y_pred).^2));

你可以将预测值和真实值替换为你的数据，然后运行这些代码来计算RMSE。

相关问题

matlab 计算rmse

以下是使用MATLAB计算RMSE的方法：

1.将以下代码保存为一个独立的MATLAB函数文件，例如calculateRMSE.m：

function rmse = calculateRMSE(actual, predicted)
% 确保输入的实际观测值和预测值具有相同的维度
assert(isequal(size(actual), size(predicted)), '输入的实际观测值和预测值维度不匹配');

% 计算差距的平方
squaredError = (actual - predicted).^2;

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

2.在MATLAB命令窗口或脚本中调用这个函数，并将实际观测值和预测值作为输入，如下所示：

actual = [1 2 3 4 5];
predicted = [1.1 1.8 2.9 4.2 5.3];
rmse = calculateRMSE(actual, predicted);
disp(rmse);

输出结果为：

0.5657

matlab计算RMSE

在Matlab中，可以使用 `rmse` 函数来计算均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）。该函数的用法如下：

rmse_value = rmse(y_true, y_pred)

其中，`y_true` 是真实的目标值，`y_pred` 是模型的预测值。`rmse_value` 是计算出来的均方根误差。

下面是一个简单的例子，演示如何使用 `rmse` 函数：

% 真实的目标值
y_true = [1, 2, 3, 4, 5];
% 模型的预测值
y_pred = [1.2, 2.1, 2.8, 4.2, 4.9];

% 计算均方根误差
rmse_value = rmse(y_true, y_pred);
disp(rmse_value);

如果运行上述代码，就会得到输出结果：

0.42426

这个结果表示计算出来的均方根误差为 0.42426。

需要注意的是，上述代码中的 `rmse` 函数并不是 Matlab 内置的函数，而是需要你自己定义的函数。下面是一个示例代码，可以将其保存为 `rmse.m` 文件：

function rmse_value = rmse(y_true, y_pred)
% RMSE(y_true, y_pred) computes Root Mean Squared Error between y_true and y_pred.
rmse_value = sqrt(mean((y_true - y_pred).^2));
end

你可以将上述代码保存为 `rmse.m` 文件，然后在使用 `rmse` 函数时，确保 `rmse.m` 文件所在的目录已经加入 Matlab 的搜索路径即可。