matlab求MSE的代码

下面是MATLAB求MSE的代码：

function mse = calcMSE(actual, predicted)
% actual: 实际值
% predicted: 预测值

difference = actual - predicted;
squared_difference = difference .^ 2;
mse = mean(squared_difference(:));
end

使用方法：

1. 将实际值和预测值作为输入参数传递给 `calcMSE` 函数；
2. 函数返回 MSE。

例如：假设我们有以下实际值和预测值：

actual = [1, 2, 3, 4];
predicted = [1.2, 2.3, 3.4, 4.5];

则，调用 `calcMSE` 函数：

mse = calcMSE(actual, predicted);

最终，`mse` 的值为 0.2950。

相关问题

Matlab中MSE代码

MSE是均方误差（Mean Squared Error）的缩写，计算公式如下：

MSE = (1/n) * sum((y_true - y_pred)^2)

其中，y_true是真实值，y_pred是预测值，n是样本数。

Matlab中可以使用以下代码计算MSE：

function mse = computeMSE(y_true, y_pred)
% 计算均方误差（MSE）
% y_true: 真实值
% y_pred: 预测值

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

end

使用示例：

y_true = [1 2 3 4 5];
y_pred = [2 3 4 5 6];
mse = computeMSE(y_true, y_pred);
disp(mse);

输出结果为：

1.0

MATLAB求MSE

MSE（Mean Squared Error）是一种衡量预测值与真实值之间差异的指标，常用于评估回归模型的性能。

在MATLAB中，可以通过以下步骤计算MSE：

1. 首先，将预测值和真实值分别存储在两个向量中，假设分别为y_pred和y_true。

2. 使用内置函数mean()计算预测值与真实值之间的平方差（差异）。

3. 最后，使用内置函数mean()再次计算上一步得到的平方差的平均值，即可得到MSE。

下面是MATLAB代码示例：

y_pred = [1, 2, 3, 4];  % 预测值向量
y_true = [2, 4, 6, 8];  % 真实值向量

squared_diff = (y_pred - y_true).^2;  % 计算平方差
mse = mean(squared_diff);  % 计算MSE

disp(['MSE: ', num2str(mse)]);  % 显示MSE值

这段代码将输出计算得到的MSE值。请注意，这只是一个示例，你需要根据你的具体情况替换y_pred和y_true的值。