matlab 均方根误差计算
时间: 2023-10-25 18:17:51 浏览: 74
在 MATLAB 中,可以使用 `rmse` 函数来计算均方根误差(RMSE,Root Mean Square Error),该函数需要输入两个向量作为参数,分别为预测值和真实值,示例代码如下:
```matlab
% 预测值和真实值向量
predicted = [1, 2, 3, 4, 5];
actual = [1.2, 2.4, 3.6, 4.8, 6];
% 计算均方根误差
rmse_value = rmse(predicted, actual);
```
该代码会输出预测值和真实值的均方根误差 `rmse_value`。需要注意的是,`rmse` 函数是在 MATLAB 中的 Statistics and Machine Learning Toolbox 中的函数,如果您没有安装该工具箱,则需要先安装该工具箱才能使用该函数。
相关问题
matlab均方根误差代码
MATLAB中的均方根误差(RMSE)可以通过以下代码计算:
```matlab
function rmse = calculateRMSE(predicted, actual)
% predicted为预测值向量,actual为实际值向量
% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean((predicted - actual).^2));
end
```
其中,`predicted`和`actual`都是向量,分别存储预测值和实际值。该函数返回均方根误差。
如果您需要使用该函数,请将上述代码保存到一个.m文件中,然后在MATLAB命令行中调用该函数,例如:
```matlab
predicted = [1 2 3 4 5]; % 预测值向量
actual = [1.2 1.8 3.1 4.2 4.9]; % 实际值向量
rmse = calculateRMSE(predicted, actual); % 计算均方根误差
disp(rmse); % 显示均方根误差
```
matlab均方根误差函数mse
MATLAB中的均方根误差函数(Mean Squared Error, MSE)可以使用`mse`函数来计算。`mse`函数的输入参数为两个向量或矩阵,分别表示预测结果和真实结果。它将返回预测结果与真实结果之间的均方根误差。
下面是使用`mse`函数计算均方根误差的示例代码:
```matlab
% 预测结果
predicted = [1, 2, 3, 4, 5];
% 真实结果
actual = [2, 4, 6, 8, 10];
% 计算均方根误差
error = mse(predicted, actual);
```
在上面的示例代码中,预测结果为向量`predicted`,真实结果为向量`actual`。通过调用`mse(predicted, actual)`函数,可以计算出预测结果与真实结果之间的均方根误差,并将结果保存在变量`error`中。
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