MATLAB求rmse

在 MATLAB 中，可以使用 `rmse` 函数来计算均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）。

语法：`rmse = sqrt(mean((predictions - targets).^2))`

其中，`predictions` 为预测值，`targets` 为真实值。

例如，如果有以下预测值和真实值：

predictions = [1.2, 3.4, 2.1, 5.6];
targets = [1.0, 3.5, 2.3, 5.4];

则可以使用以下代码计算 RMSE：

rmse = sqrt(mean((predictions - targets).^2));

最终得到的 `rmse` 值为 `0.3873`。

相关问题

matlab中求RMSE

在MATLAB中，求RMSE（均方根误差）的方法如下：

1. 创建真实值向量和预测值向量，例如：
A = [1, 2, 3, 4, 5];
P = [1.2, 1.8, 2.6, 3.9, 4.7];

2. 计算残差向量，即预测值与真实值之间的差异：
residuals = P - A;

3. 计算均方误差（MSE）：
mse = mean(residuals.^2);

4. 计算均方根误差（RMSE）：
rmse = sqrt(mse);

5. 显示均方根误差：
disp(['RMSE: ', num2str(rmse)]);

通过使用上述代码，可以在MATLAB中计算均方根误差，并通过输出结果来评估预测模型的准确性。

matlab矩阵求rmse

在MATLAB中，要计算矩阵的均方根误差（RMSE），可以使用以下步骤：

1. 首先，计算预测值与实际值之间的差值（残差）。假设你有预测值矩阵Y_pred和实际值矩阵Y_actual，可以使用以下代码计算残差：

   residual = Y_pred - Y_actual;

2. 然后，计算残差的平方和的均值（MSE，均方误差）。可以使用以下代码计算MSE：

   mse = mean(residual.^2);

3. 最后，使用MSE的平方根即可得到RMSE。可以使用以下代码计算RMSE：

   rmse = sqrt(mse);