matlab输出rmse

根据引用\[1\]和引用\[2\]的解释，RMSE代表均方根误差，是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值的平方根。它是MSE的平方根，用于衡量模型的预测精度。在引用\[1\]中提到，当RMSE越接近于0时，说明模型选择和拟合更好，数据预测也越成功。因此，如果你在Matlab中输出了RMSE，它将给出模型的预测误差的平均值的平方根。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [（转）SSE,MSE,RMSE,R-square指标讲解](https://blog.csdn.net/l18930738887/article/details/50629409)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

相关问题

matlab 计算rmse

以下是使用MATLAB计算RMSE的方法：

1.将以下代码保存为一个独立的MATLAB函数文件，例如calculateRMSE.m：

function rmse = calculateRMSE(actual, predicted)
% 确保输入的实际观测值和预测值具有相同的维度
assert(isequal(size(actual), size(predicted)), '输入的实际观测值和预测值维度不匹配');

% 计算差距的平方
squaredError = (actual - predicted).^2;

% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean(squaredError));
end

2.在MATLAB命令窗口或脚本中调用这个函数，并将实际观测值和预测值作为输入，如下所示：

actual = [1 2 3 4 5];
predicted = [1.1 1.8 2.9 4.2 5.3];
rmse = calculateRMSE(actual, predicted);
disp(rmse);

输出结果为：

0.5657

matlab计算RMSE

在Matlab中，可以使用 `rmse` 函数来计算均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）。该函数的用法如下：

rmse_value = rmse(y_true, y_pred)

其中，`y_true` 是真实的目标值，`y_pred` 是模型的预测值。`rmse_value` 是计算出来的均方根误差。

下面是一个简单的例子，演示如何使用 `rmse` 函数：

% 真实的目标值
y_true = [1, 2, 3, 4, 5];
% 模型的预测值
y_pred = [1.2, 2.1, 2.8, 4.2, 4.9];

% 计算均方根误差
rmse_value = rmse(y_true, y_pred);
disp(rmse_value);

如果运行上述代码，就会得到输出结果：

0.42426

这个结果表示计算出来的均方根误差为 0.42426。

需要注意的是，上述代码中的 `rmse` 函数并不是 Matlab 内置的函数，而是需要你自己定义的函数。下面是一个示例代码，可以将其保存为 `rmse.m` 文件：

function rmse_value = rmse(y_true, y_pred)
% RMSE(y_true, y_pred) computes Root Mean Squared Error between y_true and y_pred.
rmse_value = sqrt(mean((y_true - y_pred).^2));
end

你可以将上述代码保存为 `rmse.m` 文件，然后在使用 `rmse` 函数时，确保 `rmse.m` 文件所在的目录已经加入 Matlab 的搜索路径即可。