matlab中rmse函数的用法

在MATLAB中，可以使用`rmse`函数来计算均方根误差（Root Mean Square Error）。

`rmse`函数的基本用法如下：

RMSE = rmse(targets, outputs)

其中，`targets`是真实值的向量，`outputs`是预测值的向量，`RMSE`是均方根误差。

例如，如果有以下真实值和预测值：

targets = [1, 2, 3, 4, 5];
outputs = [1.2, 2.3, 2.8, 4.1, 4.9];

则可以使用以下代码计算均方根误差：

RMSE = rmse(targets, outputs)

输出结果为：

RMSE = 0.4629

这个结果表示，预测值与真实值之间的平均差异为0.4629。

相关问题

matlab rmse函数

Matlab中的RMSE函数是用来计算两张图像之间的均方根误差(Root Mean Square Error)的。根据引用和引用的描述，可以使用内置函数immse()来计算灰度图像的RMSE。 这个函数将两个图像作为输入，并返回它们之间的RMSE值。需要注意的是，immse()将所有图像都视为灰度图像。

除了使用内置函数immse()，也可以使用自己编写的函数来计算灰度图像的RMSE。根据引用的描述，可以使用函数grayRMSE()来计算灰度图像的RMSE。这个函数接受两张图像作为输入，并返回它们之间的RMSE值。

总结起来，Matlab中有多种方法来计算图像之间的RMSE，包括使用内置函数immse()以及自己编写的函数grayRMSE()。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图像处理之图像质量评价指标RMSE(均方根误差)](https://blog.csdn.net/qq_44111805/article/details/127705623)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

matlab 中rmse

在Matlab中，RMSE代表均方根误差（Root Mean Square Error）。它是一种度量预测值与实际观测值之差异的统计指标。RMSE的算方法是将预测值与实际观测值之差的平方求和后除以观测值的数量，再开平方根。在Matlab中，可以使用内置函数immse来计算灰度图像的RMSE，该函数会将所有图像都当作灰度图像处理。 RMSE常用于评估模型的预测能力，值越小表示模型的预测结果与实际观测值越接近。注意，RMSE只是用来计算当前样本数据的有效值，并不用于估计总体。