matlab计算rmse,mae的代码
时间: 2023-11-29 21:44:27 浏览: 120
计算RMSE和MAE是评估预测模型性能的常见方法。在MATLAB中,可以使用以下代码计算RMSE和MAE:\n\```mb\% 假设YR和YPr是真实值和预测值的向量\rms = sqr(m((YR - YPr).^2)); % 计算RMSE\m = m(abs(YR - YPr)); % 计算MAE\```\n\其中,`m`函数用于计算向量的平均值,`bs`函数用于计算向量的绝对值,`sqr`函数用于计算平方根,`.^`运算符用于向量的逐元素平方。\n\
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matlab RMSE MAE SMAPE
RMSE (Root Mean Square Error) 是一种常用的评估指标,用于衡量预测值与真实值之间的差异。它计算方法为将预测值与真实值之差的平方求和,再除以观测值的数量,最后取平方根。
MAE (Mean Absolute Error) 是另一种常见的评估指标,也用于衡量预测值与真实值之间的差异。它计算方法为将预测值与真实值之差的绝对值求和,再除以观测值的数量。
SMAPE (Symmetric Mean Absolute Percentage Error) 是一种对称的平均绝对百分比误差指标,用于衡量预测值与真实值之间的相对误差。它计算方法为将预测值与真实值之差的绝对值除以两者之和的一半,再乘以100%。
rmse、mae、me代码matlab
在MATLAB中,可以使用以下代码来计算RMSE(均方根误差),MAE(平均绝对误差)和ME(平均误差)。
1. 计算RMSE:
```matlab
function rmse = calculateRMSE(actual, predicted)
% 计算均方根误差(RMSE)
diff = actual - predicted; % 计算实际值和预测值之间的差异
squared_diff = diff.^2; % 对差异平方
mean_squared_diff = mean(squared_diff); % 计算平均平方差
rmse = sqrt(mean_squared_diff); % 计算均方根误差
end
```
2. 计算MAE:
```matlab
function mae = calculateMAE(actual, predicted)
% 计算平均绝对误差(MAE)
diff = abs(actual - predicted); % 计算实际值和预测值之间的差异的绝对值
mean_abs_diff = mean(diff); % 计算平均绝对差
mae = mean_abs_diff; % 设置平均绝对误差
end
```
3. 计算ME:
```matlab
function me = calculateME(actual, predicted)
% 计算平均误差(ME)
diff = actual - predicted; % 计算实际值和预测值之间的差异
mean_diff = mean(diff); % 计算平均差
me = mean_diff; % 设置平均误差
end
```
以上的代码定义了三个函数,分别用于计算RMSE、MAE和ME。这些函数需要输入实际值(actual)和预测值(predicted),并返回相应的误差值。可以在MATLAB中调用这些函数,并传入相应的实际值和预测值来获得计算结果。