matlab输出rmse
时间: 2023-08-23 09:11:46 浏览: 383
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]
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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:
```matlab
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:
```matlab
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:
```matlab
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:
```matlab
% 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:
```matlab
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。
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