matlab mse rmse
时间: 2023-09-28 12:09:45 浏览: 138
matlab中,mse代表均方误差(Mean Squared Error),rmse代表均方根误差(Root Mean Squared Error)。它们都是用来衡量预测值与真实值之间的误差的指标。
均方误差(MSE)衡量了预测值与真实值之间的差异程度。其计算公式为:sse = sum((YReal - YPred).^2),其中YReal为真实值,YPred为预测值。均方误差越小,表示预测值与真实值之间的差异越小。
均方根误差(RMSE)是均方误差的平方根,用来衡量预测值与真实值之间的平均差异。其计算公式为:rmse = sqrt(mse)。均方根误差越小,表示预测值与真实值之间的平均差异越小。
平均绝对误差(MAE)衡量了预测值与真实值之间的平均绝对差异。其计算公式为:mae = mean(abs(YReal - YPred))。平均绝对误差越小,表示预测值与真实值之间的平均差异越小。
相关问题
matlab MSE和RMSE
在Matlab中,MSE代表的是均方误差(Mean Squared Error),用于衡量模型的预测值与真实值之间的平均偏差的平方。可以使用Matlab中的函数mse来计算MSE。[2]
而RMSE代表的是均方根误差(Root Mean Squared Error),是均方误差的平方根。它用来评估模型的预测值与真实值之间的平均偏差,并且具有与原始数据单位一致的量纲。在Matlab中,可以使用函数rmse来计算RMSE。
需要注意的是,RMS(均方根)是RMS误差的简称,表示真有效值。它用于计算当前样本数据的有效值,而不是用来估计总体。如果样本就是总体,且序列X是真正的误差,那么RMS值就等于RMSE(分子为n,而不是n-1)。同样地,在Matlab中,可以使用函数rms来计算RMS。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [matlab数据统计时的STD、RMSE计算方法](https://blog.csdn.net/SmartTiger_CSL/article/details/107018111)[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: 50%"]
- *2* [Matlab程序用于求RMSE.m](https://download.csdn.net/download/tiankaiwentiankaiwen/12493471)[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: 50%"]
[ .reference_list ]
matlab写rmse mse
好的,关于计算 RMSE 和 MSE,Matlab 中都有相应的函数可以调用。其中,RMSE 的计算公式为:
RMSE = sqrt(mean((y_true - y_pred).^2))
其中,y_true 表示真实值,y_pred 表示预测值。而 MSE 的计算公式为:
MSE = mean((y_true - y_pred).^2)
同样,y_true 表示真实值,y_pred 表示预测值。
下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 生成一些随机数据
y_true = rand(1, 10);
y_pred = rand(1, 10);
% 计算 RMSE 和 MSE
rmse = sqrt(mean((y_true - y_pred).^2));
mse = mean((y_true - y_pred).^2);
% 输出结果
fprintf('RMSE: %f\n', rmse);
fprintf('MSE: %f\n', mse);
```
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