matlab，计算均方误差代码

在Matlab中，计算均方误差可以使用以下代码：

假设有两个向量y_true和y_pred，分别表示真实值和预测值，代码如下：

y_true = [1, 2, 3, 4, 5];  % 真实值
y_pred = [0.9, 2.1, 2.8, 4.2, 4.8];  % 预测值

mse = sum((y_true - y_pred) .^ 2) / length(y_true);

代码中，首先定义了两个向量y_true和y_pred，分别表示真实值和预测值。然后使用公式计算均方误差，最终得到mse的值。其中，".^"表示对向量中的每个元素进行平方操作，"length"函数计算向量的长度，即样本数。

需要注意的是，这里计算的是样本均方误差（Mean Squared Error，简称MSE），如果要计算均值均方误差（Root Mean Squared Error，简称RMSE），需要对mse取平方根，即：

rmse = sqrt(mse);

相关问题

matlab计算均方误差

在MATLAB中，可以使用`mse`函数来计算均方误差（Mean Squared Error）。

语法为：

MSE = mse(A,B)

其中，A和B是两个数组。如果A和B是向量，则`mse`函数将它们视为相同长度的列向量。如果A和B是矩阵，则`mse`函数将计算每个对应元素之间的均方误差，并返回一个行向量，其中每个元素表示对应位置上的均方误差。

例如，计算向量a和向量b之间的均方误差：

a = [1 2 3 4];
b = [2 4 6 8];

MSE = mse(a,b);

结果为：

MSE = 10

如果要计算矩阵A和B之间的均方误差，可以使用如下代码：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
B = [2 4 6; 8 10 12; 14 16 18];

MSE = mse(A,B);

结果为：

MSE = [ 1  4  9]

matlab中计算均方误差

在 MATLAB 中计算均方误差（Mean Square Error，MSE）可以使用以下代码：

假设有两个向量 A 和 B，分别表示真实值和预测值，可以使用以下代码计算 MSE：

mse = mean((A - B).^2);

其中，`.^` 表示向量中每个元素的平方，`mean` 函数计算向量中所有元素的平均值即为 MSE。