Matlab中MSE代码

MSE是均方误差（Mean Squared Error）的缩写，计算公式如下：

MSE = (1/n) * sum((y_true - y_pred)^2)

其中，y_true是真实值，y_pred是预测值，n是样本数。

Matlab中可以使用以下代码计算MSE：

function mse = computeMSE(y_true, y_pred)
% 计算均方误差（MSE）
% y_true: 真实值
% y_pred: 预测值

n = length(y_true);
mse = sum((y_true - y_pred).^2) / n;

end

使用示例：

y_true = [1 2 3 4 5];
y_pred = [2 3 4 5 6];
mse = computeMSE(y_true, y_pred);
disp(mse);

输出结果为：

1.0

相关问题

matlab中mse

在MATLAB中，可以使用几种方法来计算均方差（MSE）：

方法一：直接使用MATLAB中的mse函数
可以使用MATLAB中的mse函数来计算MSE。具体的计算步骤如下：

test_error = ytest - ytest_fit;
test_mse = mse(test_error);

其中，ytest是测试集的真实y值，ytest_fit是预测的y值，test_error是预测误差。

方法二：使用MSE公式手动计算
可以使用MSE的计算公式手动计算MSE。具体的计算步骤如下：

test_error = ytest - ytest_fit;
test_mse = sum(test_error.^2) / len(test_error);

其中，ytest是测试集的真实y值，ytest_fit是预测的y值，test_error是预测误差。

方法三：使用代码实现计算MSE
也可以使用以下代码实现计算MSE：

mse = sqrt(sum((YReal - YPred).^2)) ./ n;

其中，YReal是真实的y值，YPred是预测的y值，n是样本数量。

matlab求MSE的代码

下面是MATLAB求MSE的代码：

function mse = calcMSE(actual, predicted)
% actual: 实际值
% predicted: 预测值

difference = actual - predicted;
squared_difference = difference .^ 2;
mse = mean(squared_difference(:));
end

使用方法：

1. 将实际值和预测值作为输入参数传递给 `calcMSE` 函数；
2. 函数返回 MSE。

例如：假设我们有以下实际值和预测值：

actual = [1, 2, 3, 4];
predicted = [1.2, 2.3, 3.4, 4.5];

则，调用 `calcMSE` 函数：

mse = calcMSE(actual, predicted);

最终，`mse` 的值为 0.2950。