本文介绍了RMSE的定义，并提供了Matlab代码示例来计算RMSE，帮助评估预测模型性能。RMSE越小，表明预测效果越好。通过计算预测值与实际值的差异并求平方根平均值，可以得到RMSE。
RMSE附Matlab代码
均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）是一种常用的衡量预测模型性能的指标。它用于评估预测值与实际观测值之间的差异程度。在本文中，我们将介绍RMSE的定义，并提供用Matlab编写的计算RMSE的示例代码。
RMSE的定义如下：
RMSE = sqrt(1/n * Σ(y_pred - y_actual)^2)
其中，RMSE代表均方根误差，n是样本数量，y_pred是预测值，y_actual是实际观测值。RMSE越小，表示预测模型的性能越好。
下面是用Matlab编写的计算RMSE的示例代码：
% 假设有预测值和实际观测值的向量
y_pred = [1, 2, 3, 4
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