matlab相对误差代码
时间: 2023-09-12 12:03:25 浏览: 136
以下是一个计算相对误差的 Matlab 代码示例:
```
function relative_error = calc_relative_error(actual_value, expected_value)
% 计算相对误差
relative_error = abs(actual_value - expected_value) / abs(expected_value);
end
```
使用示例:
```
actual_value = 3.14;
expected_value = pi;
relative_error = calc_relative_error(actual_value, expected_value);
fprintf('相对误差为:%f\n', relative_error);
```
在此示例中,我们定义了一个名为 `calc_relative_error` 的函数,它接受两个参数:实际值和期望值。函数计算相对误差并将其返回。主程序中的示例将实际值设置为 3.14,期望值设置为圆周率 pi,然后调用 `calc_relative_error` 函数以计算相对误差。
相关问题
平均相对误差matlab代码
以下是MATLAB中计算平均相对误差的代码:
```matlab
function mre = mean_relative_error(actual, predicted)
% actual: 实际值
% predicted: 预测值
% 计算相对误差
relative_error = abs(actual - predicted) ./ actual;
% 去除NaN和Inf
relative_error(isnan(relative_error) | isinf(relative_error)) = 0;
% 计算平均相对误差
mre = mean(relative_error);
end
```
使用方法:
将实际值和预测值作为函数的输入参数,即可得到平均相对误差。例如,如果实际值和预测值分别存储在向量actual和predicted中,则可以使用以下代码计算平均相对误差:
```matlab
actual = [1.2, 3.4, 5.6, 7.8];
predicted = [1.1, 3.3, 5.5, 7.9];
mre = mean_relative_error(actual, predicted);
disp(mre);
```
以上代码将输出平均相对误差的值。
数据相对误差MATLAB代码
以下是计算相对误差的MATLAB代码:
% 计算相对误差
function rel_error = relative_error(actual_value, predicted_value)
rel_error = abs(actual_value - predicted_value) / abs(actual_value);
end
% 测试
actual_val = 10;
predicted_val = 9.8;
rel_error = relative_error(actual_val, predicted_val);
fprintf('相对误差为: %f\n', rel_error);
输出:
相对误差为: 0.020000