rmsep公式（rmsea计算公式）

% 清空环境变量

clc

clear

%

%%

%读取数据

%load data output input

load datacal

load dataval

%测定集合和验证集合数据

%训练数据和预测数据

[mcal,ncal]=size(inputcal);

[mval,nval]=size(inputval);

%rmsetotalre=0;

rmsectotal=0;

rmseptotal=0;

rpdtotal=0;

rmseaver=0;

%%RMSEC

for i=1:mcal

rmsectotal=(inputcal(i,1)-inputcal(i,2))*(inputcal(i,1)-inputcal(i,2))+rmsectotal;

% rmsetotalre=rmsectotal+rmsetotalre;

%rmsetotalre=rmsectotal+rmsetotalre;

end

RMSEC=sqrt(rmsectotal/mcal);

%%RMSEP

for i=1:mval

rmseptotal=(inputval(i,1)-inputval(i,2))*(inputval(i,1)-inputval(i,2))+rmseptotal;

% rmsetotalre=rmsectotal+rmsetotalre;

%rmsetotalre=rmsectotal+rmsetotalre;

end

RMSEP=sqrt(rmseptotal/mval);

%%RPD

average=0;

for i=1:mcal

average=inputcal(i,1)+average;

% rmsetotalre=rmsectotal+rmsetotalre;

%rmsetotalre=rmsectotal+rmsetotalre;

end

average=average/mcal;

for i=1:mcal

rmseaver=(inputcal(i,1)-average)*(inputcal(i,1)-average)+rmseaver;

% rmsetotalre=rmsectotal+rmsetotalre;

%rmsetotalre=rmsectotal+rmsetotalre;

end

rmseaver=sqrt(rmseaver);

for i=1:mval

rpdtotal=(inputval(i,1)-inputval(i,2)-rmseptotal/mcal)*(inputval(i,1)-inputval(i,2)-rmseptotal/mcal)+rpdtotal;

% rmsetotalre=rmsectotal+rmsetotalre;

%rmsetotalre=rmsectotal+rmsetotalre;

end

RPD=rmseaver/sqrt(rpdtotal);

版权声明：

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若内容造成侵权、违法违规、事实不符，请将相关资料发送至xkadmin@xkablog.com进行投诉反馈，一经查实，立即处理！

转载请注明出处，原文链接：https://www.xkablog.com/haskellbc/60605.html