matlab平均绝对误差代码

计算matlab平均绝对误差的代码如下：

function mae = calculate_mae(I,J)
%如果是I灰度图像只有二维，如果I是彩色图像将会有三维
dim = length(size(I));%保存的是I的维度
M = size(I,1);
N = size(I,2);
dif = abs(I - J);
if dim == 2
val = sum(sum(dif));
else
val = sum(sum(sum(dif)));
end
mae = val / (M*N);
end

其中，I表示原始图像，J表示恢复后的图像。函数首先判断I的维度，然后计算绝对误差的总和，最后除以像素点数得到平均绝对误差MAE。

相关问题

平均绝对误差matlab

平均绝对误差（MAE）是一种常用的误差指标，用于衡量预测值与真实值之间的平均差异程度。在MATLAB中，可以使用以下代码计算平均绝对误差：

x = [真实值]; % 真实值向量
y = [预测值]; % 预测值向量

mae = mean(abs(y - x)); % 计算平均绝对误差

请注意，上述代码中的"真实值"和"预测值"分别替换为实际的真实值向量和预测值向量。计算结果将保存在变量"mae"中。

matlab计算平均绝对误差和百分比误差

在MATLAB中，计算平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）和百分比误差（Percentage Error, %）相对简单，你可以使用内置函数来完成。以下是这两个误差指标的计算步骤：

**平均绝对误差 (MAE):**

% 假设你有真实的值（y_true）和预测值（y_pred）
true_values = ...; % 输入的真实值向量
predicted_values = ...; % 输入的预测值向量

% 计算MAE
mae = mean(abs(true_values - predicted_values));

**百分比误差 (%):**
首先需要找到真实值的最大值和最小值来确定百分比的基数：

% 找出最大值和最小值
max_value = max(max(true_values), max(predicted_values));
min_value = min(min(true_values), min(predicted_values));

% 计算百分比误差
percentage_error = 100 * mean(abs((true_values - predicted_values) ./ (max_value - min_value)));

上述代码假设`true_values`和`predicted_values`都是向量。如果你的数据存储在其他数据结构中，例如矩阵或其他数据类型，你需要相应调整。