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

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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。

均方根误差代码matlab

在 MATLAB 中，计算均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）的代码如下：

function rmse = calculateRMSE(actual, predicted)
    % 计算实际值和预测值之间的差异
    errors = actual - predicted;
    
    % 计算差异的平方
    squaredErrors = errors.^2;
    
    % 计算均方根误差
    meanSquared = mean(squaredErrors);
    rmse = sqrt(meanSquared);
end

你可以将实际值和预测值作为输入参数传递给 `calculateRMSE` 函数，该函数将返回计算得到的均方根误差。请确保实际值和预测值的维度匹配。

使用示例：

actual = [2, 4, 6, 8];
predicted = [1.5, 3.5, 5.5, 7.5];
rmse = calculateRMSE(actual, predicted);
disp(rmse);

这将计算出 `[0.5, 0.5, 0.5, 0.5]` 这四个值的均方根误差，结果为 `0.5`。