MATLAB函数均方根误差

MATLAB中可以使用`rmse`函数来计算均方根误差（Root Mean Square Error），该函数的语法如下：

RMSE = rmse(targets, outputs)

其中，`targets`是目标值向量，`outputs`是模型输出值向量，`RMSE`为计算得到的均方根误差。

例如，我们有以下目标值向量和模型输出值向量：

targets = [1 2 3 4 5];
outputs = [1.2 2.3 2.9 4.1 4.8];

则可以使用`rmse`函数计算均方根误差：

RMSE = rmse(targets, outputs)

RMSE =

    0.4714

上述结果表示均方根误差为0.4714。

相关问题

matlab计算均方根误差

在Matlab中计算均方根误差（RMSE），可以使用以下方法之一：

方法1：直接使用Matlab中的rmse函数

% 假设ytest和ytest_fit是一维数组，分别表示测试集的真实值和预测值
test_error = ytest - ytest_fit;
test_rmse = rmse(test_error);

方法2：使用均方根误差（RMSE）公式手动计算

% 假设ytest和ytest_fit是一维数组，分别表示测试集的真实值和预测值
test_error = ytest - ytest_fit;
test_rmse = sqrt(sum(test_error.^2) / length(test_error));

matlab实现均方根误差

以下是两种Matlab实现均方根误差的方法：
1. 自己编写函数计算均方根误差

function rmse = RMSE(img1, img2)
% img1和img2为两幅图像
% 计算均方根误差
mse = mean(mean((img1 - img2).^2));
rmse = sqrt(mse);
end

2. 使用Matlab内置函数immse()计算均方根误差

img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
img1_gray = rgb2gray(img1);
img2_gray = rgb2gray(img2);
% 计算均方根误差
rmse = sqrt(immse(img1_gray, img2_gray));