matlab中求mae

在Matlab中，可以使用MAE（Mean Absolute Error）函数来计算预测值与真实值之间的平均绝对误差。具体的用法如下所示：

Perf = mae(e,y,x,fp)

其中，e表示预测值，y表示真实值，x表示输入值，fp表示网络的性能函数。

另外，还可以使用Dperf_dy = mae('dy',e,y,x,perf,fp)来计算误差相对于网络输出的导数。

相关问题

matlab求mae的函数

function mae = calcMAE(actual, predicted)
% This function calculates the mean absolute error (MAE) given the actual and predicted values.
% Inputs:
% actual: a vector of actual values
% predicted: a vector of predicted values
% Output:
% mae: the mean absolute error

error = abs(actual - predicted); % Calculate the absolute error
mae = mean(error); % Calculate the mean of the absolute error

matlab kde估计求MAE

在MATLAB中进行KDE估计后，可以使用以下代码计算MAE：

%生成随机样本数据
x = normrnd(0,1,100,1);

%进行KDE估计
[f,xi] = ksdensity(x);

%生成真实分布函数数据
true_f = normpdf(xi,0,1);

%计算MAE
MAE = mean(abs(f-true_f));

其中，`x`为样本数据，`f`为KDE估计出的密度函数，`xi`为密度函数对应的横坐标，`true_f`为真实分布函数，`MAE`为计算得到的MAE值。