matlab计算回归rmse

根据引用中的解释，RMSE（均方根误差）是衡量预测值与真实值之间误差的常用指标，在许多领域中被广泛应用于模型评估和优化过程中。在Matlab中计算回归的RMSE，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，定义预测值数组（predicted）和真实值数组（groundTruth），确保两个数组的长度相等。

2. 接下来，使用点操作符 . 将预测值与真实值之差的平方分别计算出来，并赋值给数组 squaredError。

3. 然后，通过计算 squaredError 的平均值并取开方，得到均方根误差（RMSE）的值。

下面是一个示例的Matlab代码，展示了如何计算回归的RMSE：

% 预测值 predicted
predicted = [1.2, 2.1, 3.5, 4.8, 5.6];

% 真实值 groundTruth
groundTruth = [1.0, 2.2, 3.7, 4.5, 5.9];

% 计算预测值与真实值之差的平方
squaredError = (predicted - groundTruth).^2;

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

% 显示结果
disp(['RMSE: ', num2str(rmse)]);

通过运行以上代码，您将能够获取回归模型的RMSE值。