matlab 均方根误差代码

MATLAB中计算均方根误差的代码如下：

假设有两个向量y_true和y_pred，分别代表真实值和预测值。

% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean((y_true - y_pred).^2));

解释一下，这段代码首先计算了y_true和y_pred之差的平方，然后取平均值，并对结果求平方根，即得到均方根误差。

相关问题

matlab均方根误差代码

MATLAB中的均方根误差（RMSE）可以通过以下代码计算：

function rmse = calculateRMSE(predicted, actual)
% predicted为预测值向量，actual为实际值向量

% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean((predicted - actual).^2));
end

其中，`predicted`和`actual`都是向量，分别存储预测值和实际值。该函数返回均方根误差。

如果您需要使用该函数，请将上述代码保存到一个.m文件中，然后在MATLAB命令行中调用该函数，例如：

predicted = [1 2 3 4 5]; % 预测值向量
actual = [1.2 1.8 3.1 4.2 4.9]; % 实际值向量
rmse = calculateRMSE(predicted, actual); % 计算均方根误差
disp(rmse); % 显示均方根误差

matlab均方根误差

在MATLAB中，可以使用`rmse`函数计算均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)。RMSE是衡量预测值与真实值之间差异的一种常用指标，其计算公式如下：

$$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y_i})^2}$$

其中，$n$为样本数，$y_i$为真实值，$\hat{y_i}$为预测值。

使用`rmse`函数时，可以将真实值和预测值分别传入函数，函数会返回RMSE值。示例代码如下：

% 真实值
y_true = [2, 4, 5, 7, 8];

% 预测值
y_pred = [1.5, 3.5, 5.2, 6.8, 8.1];

% 计算RMSE
rmse_val = rmse(y_true, y_pred);

执行后，`rmse_val`即为计算出的RMSE值。