matlab rmse r方 Pmae

RMSE是均方根误差的缩写，是评价算法预测结果与真实值之间误差的一种常用指标。在MATLAB中，可以使用`rmse`函数来计算RMSE值。R方（R-squared）是另一种常用的评价指标，用于衡量模型对数据的拟合程度。在MATLAB中，可以使用`rsquare`函数来计算R方值。PMAE是平均绝对误差的缩写，是另一种常用的评价指标。在MATLAB中，可以使用`mae`函数来计算PMAE值。

下面是MATLAB中计算RMSE、R方和PMAE的示例代码：

% 计算RMSE
A = [1, 2, 3, 4, 5];
B = [1.2, 2.1, 2.8, 4.2, 4.9];
rmse_val = rmse(A, B);

% 计算R方
y_true = [1, 2, 3, 4, 5];
y_pred = [1.2, 2.1, 2.8, 4.2, 4.9];
r_square = rsquare(y_true, y_pred);

% 计算PMAE
y_true = [1, 2, 3, 4, 5];
y_pred = [1.2, 2.1, 2.8, 4.2, 4.9];
pmae_val = mae(y_true, y_pred);