均方误差matlab代码

可以直接使用如下代码计算均方误差：

function mse = MSE(actual, predicted)
    % actual: 实际值
    % predicted: 预测值
    
    n = length(actual);
    err = actual - predicted;
    mse = sum(err.^2) / n;
end

你可以根据实际情况修改函数的输入和输出参数。

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均方误差 matlab 代码

均方误差（Mean Squared Error，MSE）是评估预测值与真实值之间差异的一种常用方法。在MATLAB中，可以使用以下代码计算均方误差：

function mse = calcMSE(R, U, V)
    % R: 用户电影评分矩阵
    % U: 用户偏好矩阵
    % V: 特征电影矩阵
    % mse: 均方误差
    [m, n] = size(R);
    mse = 0;
    for i = 1:m
        for j = 1:n
            if R(i, j) > 0
                mse = mse + (R(i, j) - U(i, :) * V(:, j))^2;
            end
        end
    end
    mse = mse / nnz(R);
end

其中，`R`是用户电影评分矩阵，`U`是用户偏好矩阵，`V`是特征电影矩阵，`nnz`函数用于计算矩阵中非零元素的个数。该函数会遍历矩阵中所有非零元素，计算预测值与真实值之间的差异，并将差异的平方累加到`mse`变量中。最后，将`mse`除以非零元素的个数，得到均方误差。

均方误差 matlab

在Matlab中，可以使用`mse`函数来计算均方误差（Mean Square Error）。`mse`函数的语法如下：

MSE = mse(A, B)

其中，`A`和`B`是两个输入向量或矩阵，用于比较计算其均方误差。函数将返回计算得到的均方误差值`MSE`。

例如，如果要计算两个向量`x`和`y`之间的均方误差，可以使用以下代码：

x = [1 2 3 4];
y = [1.5 2.2 3.8 4.5];

mseValue = mse(x, y);
disp(mseValue);

输出结果将是均方误差值。请注意，`mse`函数会自动对输入数据进行相减和平方操作，并计算它们的平均值。