MATLAB中的均方误差函数mse怎么用？

Question

假设输出数据为Y[1 2 3 4 5；2 3 4 5 6]这样的一组二维数组，期望输出为T=[6 6 4 6 3 5；3 4 5 6 7]怎么算均方误差啊？函数的具体怎么调用？还有就是怎么可以把输出和期望输出的每组误差描绘出来啊（像这个就有5组误差啊）？

Answer 1

mse是检验神经网络算法的误差分析。

1、首先按照下方图片中的代码进行编辑均方误差函数mse代码，

2、编辑完上面图片中的代码之后，继续根据下方图片中的代码进行编辑。

3、编辑完成之后，运行改代码就可以得到想要的均方误差了，

Answer 2

mse (mean-square error，均方误差)

在matlab中是为评价神经网络模型精度专门设计的函数。但是我们可以使用它最基础的功能：计算一列数据的 平方和的平均值：

如：
x=[1 2 3];
mse(x)

结果为：
ans =
    4.6667

var ( variance，方差 )

matlab中 var 函数计算的是方差，在使用var函数计算方差时，var 函数内部首先对数据求平均值。

所以：

mse函数一般用于求两列数据的误差平方和的平均值。

Answer 3

mse是检验神经网络算法的误差分析。
代码举例：
[x,t] = house_dataset;
net = feedforwardnet(10);
net.performFcn = 'mse'; % Redundant, MSE is default
net.performParam.regularization = 0.01;
net = train(net,x,t);
y = net(x);
perf = perform(net,t,y);

Alternately, you can call this function directly.
perf = mse(net,x,t,'regularization',0.01);
对于简单的数值没有必要用这么复杂神经网络（主要是没法用，mse不是处理简单数据的函数）

对于你而言简单的用sum((Y-T).^2)就可以了

Answer 4

可这样计算：
Y=[1 2 3 4 5;2 3 4 5 6];mse(Y)
结果是：
ans =
14.5000
要画图形，可这样：
Y=[1 2 3 4 5;2 3 4 5 6];
T=[6 4 6 3 5;3 4 5 6 7];
plot(Y,T)

Answer 5

mse是检验神经网络算法的误差分析。
代码举例：
[x,t] = house_dataset;
net = feedforwardnet(10);
net.performFcn = 'mse'; % Redundant, MSE is default
net.performParam.regularization = 0.01;
net = train(net,x,t);
y = net(x);
perf = perform(net,t,y);

Alternately, you can call this function directly.
perf = mse(net,x,t,'regularization',0.01);
对于简单的数值没有必要用这么复杂神经网络（主要是没法用，mse不是处理简单数据的函数）

对于你而言简单的用sum((Y-T).^2)就可以了