计算rmse代码

以下是计算RMSE的Python代码，其中假设有一个真实值列表y_true和一个预测值列表y_pred：

import numpy as np

def rmse(y_true, y_pred):
    return np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred) ** 2))

# 用法示例：
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1.2, 2.3, 3.2, 4.5, 5.1]
print(rmse(y_true, y_pred))

输出：

0.31943828249997

相关问题

matlab 中rmse代码

在MATLAB中计算RMSE（均方根误差）的代码可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你有两个数据集A和B，分别代表原图和类比图。

2. 使用MATLAB的内置函数`sqrt`（求平方根）和`mean`（求均值）来计算RMSE。

3. 假设你的数据集已经存储在名为A和B的变量中，你可以使用以下代码计算RMSE：

error = A - B;  % 计算误差
squaredError = error.^2;  % 对误差进行平方
mse = mean(squaredError);  % 求误差平方的均值
rmse = sqrt(mse);  % 求平方根得到RMSE

以上代码首先计算了误差，然后将误差平方，接着求误差平方的均值，最后取这个均值的平方根得到RMSE值。

请注意，这是一种常见的计算RMSE的方法，但你也可以根据你的具体需求进行调整。

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：

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：

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