Matlab中RMSE代码
时间: 2024-01-22 13:42:16 浏览: 26
RMSE(Root Mean Square Error)即均方根误差,是用来衡量预测值与真实值之间差异的一种指标。在Matlab中,可以使用如下代码计算RMSE:
假设预测值为y_pred,真实值为y_true,n为样本数,则RMSE可以用如下公式计算:
RMSE = sqrt(sum((y_pred - y_true).^2)/n)
其中,.^表示矩阵元素的乘方运算。
示例代码如下:
```matlab
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]; % 真实值
y_pred = [1.2, 2.1, 2.8, 4.2, 4.9]; % 预测值
n = length(y_true); % 样本数
RMSE = sqrt(sum((y_pred - y_true).^2)/n) % 计算RMSE
```
输出结果为:
```matlab
RMSE = 0.4243
```
相关问题
matlab 中rmse代码
在MATLAB中计算RMSE(均方根误差)的代码可以通过以下步骤实现:
1. 首先,确保你有两个数据集A和B,分别代表原图和类比图。
2. 使用MATLAB的内置函数`sqrt`(求平方根)和`mean`(求均值)来计算RMSE。
3. 假设你的数据集已经存储在名为A和B的变量中,你可以使用以下代码计算RMSE:
```
error = A - B; % 计算误差
squaredError = error.^2; % 对误差进行平方
mse = mean(squaredError); % 求误差平方的均值
rmse = sqrt(mse); % 求平方根得到RMSE
```
以上代码首先计算了误差,然后将误差平方,接着求误差平方的均值,最后取这个均值的平方根得到RMSE值。
请注意,这是一种常见的计算RMSE的方法,但你也可以根据你的具体需求进行调整。
rmse代码matlab
在Matlab中,RMSE(Root Mean Square Error,均方根误差)可以通过以下代码计算:
```matlab
rmse = sqrt(mean((y_actual - y_predicted).^2));
```
其中,y_actual是实际观测值的向量,y_predicted是预测值的向量。这段代码使用了向量化运算,计算了预测值与实际观测值之差的平方,并取平均值后再开平方,得到了RMSE的值。
需要注意的是,实际观测值和预测值的向量长度需要相等。
希望对你有所帮助!