matlab计算均方误差
时间: 2023-07-13 09:07:53 浏览: 1092
在MATLAB中,可以使用`mse`函数来计算均方误差(Mean Squared Error)。
语法为:
```
MSE = mse(A,B)
```
其中,A和B是两个数组。如果A和B是向量,则`mse`函数将它们视为相同长度的列向量。如果A和B是矩阵,则`mse`函数将计算每个对应元素之间的均方误差,并返回一个行向量,其中每个元素表示对应位置上的均方误差。
例如,计算向量a和向量b之间的均方误差:
```
a = [1 2 3 4];
b = [2 4 6 8];
MSE = mse(a,b);
```
结果为:
```
MSE = 10
```
如果要计算矩阵A和B之间的均方误差,可以使用如下代码:
```
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
B = [2 4 6; 8 10 12; 14 16 18];
MSE = mse(A,B);
```
结果为:
```
MSE = [ 1 4 9]
```
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假设有两个向量 A 和 B,分别表示真实值和预测值,可以使用以下代码计算 MSE:
```
mse = mean((A - B).^2);
```
其中,`.^` 表示向量中每个元素的平方,`mean` 函数计算向量中所有元素的平均值即为 MSE。
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```
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]; % 真实值
y_pred = [0.9, 2.1, 2.8, 4.2, 4.8]; % 预测值
mse = sum((y_true - y_pred) .^ 2) / length(y_true);
```
代码中,首先定义了两个向量y_true和y_pred,分别表示真实值和预测值。然后使用公式计算均方误差,最终得到mse的值。其中,".^"表示对向量中的每个元素进行平方操作,"length"函数计算向量的长度,即样本数。
需要注意的是,这里计算的是样本均方误差(Mean Squared Error,简称MSE),如果要计算均值均方误差(Root Mean Squared Error,简称RMSE),需要对mse取平方根,即:
```
rmse = sqrt(mse);
```
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