大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于rmse一般跑多久的问题，于是小编就整理了3个相关介绍的解答，让我们一起看看吧。
时序预测多变量输入单输出matlab官方例子代码？
function w=hump(x,y,z) %创建MATLAB函数。
w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z;
把上面两行存在一个文件里，起名叫hump.m
然后在命令行输入
w=hump(5,11,7)
以下是一个使用多变量输入进行时序预测的MATLAB官方例子代码：
```matlab
% 加载并预处理数据
data = load('airline.mat');
X = data.airline.inputs;
y = data.airline.targets;
T = size(X, 2);
% 将数据拆分为训练集和测试集
以下是一个基于MATLAB的时序预测多变量输入单输出的示例代码。该代码使用了一个包含多个特征的时序数据作为输入，并输出一个单一的预测结果。
% 读取时序数据
data = readtable('data.csv');
% 将数据分为特征和标签
features = data{:,1-2};
labels = data{:,3};
% 创建一个空的时间序列数据框
ts = dataframe(ts,[labels]);
% 将数据分为训练集和测试集
train_ts = ts[train == 1,:];
excel预测准确度？
结果看置信区间啊。 EXCEL的预测无非还是在给定置信区间下对总体值的估计而已。这是常用的统计学方法。大多数情况下，样本越多越好。 预期用EXCEL 不如老老实实把样本数据做统计分析，一步一步做下来
在Excel中，可以使用多种函数来计算预测准确度。以下是一些常用的函数：
1. MSE函数（均方误差）：使用MSE函数可以计算预测值与实际值之间的均方误差。其语法如下：
=MSE(实际值范围, 预测值范围)
2. RMSE函数（均方根误差）：使用RMSE函数可以计算预测值与实际值之间的均方根误差。其语法如下：
=SQRT(MSE(实际值范围, 预测值范围))
3. MAE函数（平均绝对误差）：使用MAE函数可以计算预测值与实际值之间的平均绝对误差。其语法如下：
=AVERAGE(ABS(实际值范围 - 预测值范围))
概率论估计精度怎么算？
？概率论估计精度可以通过以下公式进行计算：1. 概率论估计精度的计算方法是通过测量估计值与真实值之间的差异程度。
2. 这个差异程度可以通过使用一些指标或评估方法来衡量。
3. 常见的概率论估计精度指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、相对误差（Relative Error）等。
具体计算方法可以根据估计问题的性质和需求进行选择。
例如，RMSE用于衡量估计值与真实值之间的平均误差的平方根，MAE衡量平均绝对误差，而相对误差可以用于衡量相对误差的百分比。
这些指标可帮助评估概率论估计的准确性和可靠性，有助于更好地理解估计结果与真实情况之间的偏差程度。
因此，通过使用适当的指标计算概率论估计的精度，可以更好地评估模型或方法的效果和准确性。
到此，以上就是小编对于正常人跑多久的问题就介绍到这了，希望介绍的3点解答对大家有用。
