RMSE（均方根误差）是评估预测值与真实值误差的指标，常用于统计学、机器学习和数据分析。本文介绍了如何用Matlab计算RMSE，包括定义预测值和真实值数组，计算差值的平方，求平均值并开方。通过计算RMSE，可以了解模型预测的准确性和误差，以便优化模型。
RMSE计算及Matlab代码实现
RMSE（Root Mean Square Error，均方根误差）是一种常用的评估指标，用于衡量预测值与真实值之间的误差。在许多领域，如统计学、机器学习和数据分析中，RMSE被广泛应用于模型评估和优化过程中。
RMSE是通过计算预测值与真实值之差的平方，并取平均后开方得到的。它具有对大误差施加惩罚的特点，即较大的误差会对整体评估结果产生更大的影响。
下面是使用Matlab实现RMSE计算的代码：
% 预测值
predicted = [1.2, 2.1, 3.5, 4.8, 5.6
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