数据相对误差MATLAB代码
时间: 2023-09-29 10:07:05 浏览: 114
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
相关问题
MATLAB怎么画相对误差图
你可以使用MATLAB中的plot函数来绘制相对误差图。首先,你需要计算出相对误差,然后将其存储在一个向量中。接下来,使用plot函数将相对误差向量作为y轴数据,将x轴数据作为样本点的编号,即可绘制相对误差图。具体代码如下:
x = 1:10; % 样本点编号
y_true = rand(1,10); % 真实值
y_pred = y_true + randn(1,10)*.1; % 预测值
rel_err = abs((y_true - y_pred)./y_true); % 相对误差
plot(x, rel_err);
xlabel('样本点编号');
ylabel('相对误差');
title('相对误差图');
bp神经网络matlab代码实例csdn
在CSDN网站上,可以找到很多基于BP神经网络的MATLAB代码实例。BP神经网络是一种常用的人工神经网络,其相对简单的结构和高效的学习算法使其广泛应用于分类、回归、预测等领域。
例如,某篇CSDN文章详细介绍了如何使用MATLAB实现BP神经网络,该文章提供了完整的matlab代码和数据集。该代码实现了一个简单的分类任务,将Iris鸢尾花数据集划分成三个类别。该代码包括了网络初始化、前向传播、误差反向传播等核心步骤,以及随机梯度下降(SGD)算法用于网络的训练。在训练完成后,该代码还提供了测试函数,可以测试网络在新数据上的分类性能。
此外,还有其他一些CSDN中的BP神经网络MATLAB代码实例,如基于BP神经网络的手写数字识别、基于BP神经网络的图像分割和物体识别等。这些代码实例为学习BP神经网络的实现提供了有用的参考,同时也可以作为快速原型开发的工具。但是,需要注意的是,这些代码实例是基于特定任务和数据集进行设计的,因此在使用时需要根据具体问题进行适当的修改和调整。
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