matlab mae函数

在MATLAB中，没有内置的MAE函数，但你可以使用一些内置函数来计算平均绝对误差（MAE）。

以下是使用MATLAB内置函数计算MAE的一个示例：

% 预测值
predictions = [2.5, 4.7, 6.1, 3.8];
% 真实值
groundTruth = [3.0, 4.2, 5.9, 3.2];

% 计算绝对误差
errors = abs(predictions - groundTruth);

% 计算MAE
mae = mean(errors);

在这个示例中，我们有一个包含4个预测值和4个真实值的向量。首先，我们计算预测值与真实值之间的绝对误差，使用`abs`函数获取差的绝对值。然后，使用`mean`函数计算绝对误差的平均值，得到MAE。

请注意，这种方法假设预测值和真实值的向量长度相同，并且按照相应的顺序进行匹配。确保在计算MAE之前，预测值和真实值的向量长度相等，并且按照正确的顺序进行了匹配。

如果你需要频繁地计算MAE或者在多个地方使用MAE计算，你也可以自定义一个函数来计算MAE。以下是一个简单的自定义函数示例：

function mae = calculateMAE(predictions, groundTruth)
    errors = abs(predictions - groundTruth);
    mae = mean(errors);
end

你可以将上述代码保存为一个名为`calculateMAE.m`的文件，并在需要计算MAE的地方使用`calculateMAE`函数。例如：

mae = calculateMAE(predictions, groundTruth);