matlab mse函数用法

matlab mse函数用法

MATLAB中的MSE函数是表示均方误差(Mean Square Error)的函数。MSE函数是用来评估模型预测结果的准确性和精确度的。MSE函数通常用于评估预测模型在预测连续变量时的精确度。

使用MSE函数的语法格式如下：

MSE = mean((Y_actual – Y_predicted).^2)

其中，Y_actual表示实际观测值，Y_predicted表示模型预测值。

MSE函数的输出结果就是均方误差，它是预测误差的平方和的均值。MSE越小，模型的预测效果越好。

下面是一个MSE函数的示例：

假设有一组数据，用线性回归模型进行预测，其中预测结果为：

Y_predicted = [2, 4, 6, 8, 10]

Y_actual = [1, 3, 5, 7, 9]

实际观测值和预测值都是向量，在MATLAB中，我们可以将它们表示为：

接下来，我们可以使用MSE函数计算均方误差：

计算过程如下：

MSE = mean(([1; 3; 5; 7; 9] – [2; 4; 6; 8; 10]).^2)

= mean([-1; -1; -1; -1; -1].^2)

= mean([1; 1; 1; 1; 1])

= 1

因此，这个线性回归模型的均方误差是1，说明预测效果不太好。如果均方误差为0，则说明预测效果很好，但这在实际应用中很难达到。

需要注意的是，MSE函数只能评估模型在样本内的预测效果。在样本外的预测效果需要使用其他的评价指标。此外，在使用MSE函数时，要注意实际观测值和预测值的维度必须一致，否则会出现错误。

除了MSE函数外，MATLAB还提供了其他的评估模型性能的函数，例如RMSE函数、MAE函数等。这些函数都有各自的特点和适用范围，在使用时需要根据具体的场景选择合适的函数。