均方根误差用matlab怎么求
时间: 2023-09-12 21:05:53 浏览: 50
在MATLAB中,可以使用 `rmse` 函数计算均方根误差。它需要两个输入参数:预测值和目标值。以下是一个使用 `rmse` 函数计算均方根误差的示例代码:
```matlab
% 定义预测值和目标值
y_pred = [1, 2, 3, 4, 5];
y_true = [1.1, 1.8, 2.9, 3.8, 5.2];
% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean((y_pred - y_true).^2));
```
在上面的示例中,我们首先定义了预测值 `y_pred` 和目标值 `y_true`。然后,我们使用 `rmse` 函数计算它们之间的均方根误差,并将结果存储在变量 `rmse` 中。
相关问题
归一化均方根误差用matlab怎么实现
归一化均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,NRMSE)是一种常用的评估预测模型准确性的指标,用于衡量实际值和预测值之间的误差。在 MATLAB 中,可以使用以下代码实现 NRMSE 的计算:
```matlab
function nrmse = calc_nrmse(actual, predicted)
% 实际值和预测值的均值
mean_actual = mean(actual);
mean_predicted = mean(predicted);
% 计算均方根误差
mse = mean((actual - predicted).^2);
rmse = sqrt(mse);
% 计算归一化均方根误差
nrmse = rmse / (max(actual) - min(actual));
end
```
在上面的代码中,`actual` 和 `predicted` 分别代表实际值和预测值,`mean_actual` 和 `mean_predicted` 分别代表实际值和预测值的均值。首先计算均方根误差(RMSE),然后将其除以实际值的范围(最大值减去最小值),得到归一化均方根误差(NRMSE)。
你可以将这个函数应用于你的数据,例如:
```matlab
actual = [1 2 3 4 5];
predicted = [1.2 2.1 3.2 4.2 4.8];
nrmse = calc_nrmse(actual, predicted);
disp(nrmse);
```
上面的例子中,使用 `calc_nrmse` 函数计算实际值和预测值之间的 NRMSE,并将结果输出到命令行。
均方根误差代码matlab
在 MATLAB 中,计算均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)的代码如下:
```matlab
function rmse = calculateRMSE(actual, predicted)
% 计算实际值和预测值之间的差异
errors = actual - predicted;
% 计算差异的平方
squaredErrors = errors.^2;
% 计算均方根误差
meanSquared = mean(squaredErrors);
rmse = sqrt(meanSquared);
end
```
你可以将实际值和预测值作为输入参数传递给 `calculateRMSE` 函数,该函数将返回计算得到的均方根误差。请确保实际值和预测值的维度匹配。
使用示例:
```matlab
actual = [2, 4, 6, 8];
predicted = [1.5, 3.5, 5.5, 7.5];
rmse = calculateRMSE(actual, predicted);
disp(rmse);
```
这将计算出 `[0.5, 0.5, 0.5, 0.5]` 这四个值的均方根误差,结果为 `0.5`。