matalb计算平均绝对误差
时间: 2023-10-04 07:05:01 浏览: 280
在MATLAB中,可以使用`mad`函数来计算平均绝对误差(Mean Absolute Deviation)。
假设我们有一组实际值`y_true`和一组预测值`y_pred`,则可以使用以下代码计算平均绝对误差:
```
MAD = mad(y_pred - y_true);
```
其中,`y_pred - y_true`是预测值与实际值之间的差异。`mad`函数将其求取绝对值后再取平均值,即为平均绝对误差。
需要注意的是,`mad`函数默认的参数为1,表示对每个样本计算平均绝对误差,如果需要对所有样本的误差求取平均值,则需要将参数设置为0。例如:
```
MAD = mad(y_pred - y_true, 0);
```
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**平均绝对误差 (MAE):**
```matlab
% 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:
```matlab
% 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。
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1. **平均绝对误差 (MAE)**: 衡量实际值和预测值之间的平均绝对偏差。如果 `y_true` 是真实值,`y_pred` 是预测值,那么 MAE 可以通过下面的函数计算:
```
mae = mean(abs(y_true - y_pred));
```
2. **百分比误差 (PE)**: 它显示的是预测误差相对于真实值的百分比。先计算MAE,然后除以真实值并乘以100得到百分比形式:
```
pe = 100 * mean(abs((y_true - y_pred)./y_true));
```
注意这里假设真实值不为零。
3. **平均相对误差 (MRE)**: 类似于百分比误差,但去除真实值为零的情况,只考虑非零值:
```
mre = mean(abs((y_true - y_pred)./max([y_true, eps])));
```
`eps` 是 MATLAB 中的一个很小的数,避免除以零。
4. **R²分数 (决定系数)**: 或称为 R-squared,衡量模型解释数据变异程度的比例。对于拟合线性回归模型,可以使用 `rsquare` 函数:
```matlab
% 对于线性回归模型
mdl = fitlm(data(:, 1:end-1), data(:, end)); % 假设最后一列是目标变量
r_squared = mdl.Rsquared.Ordinary;
```
如果不是线性回归,需要先进行适当拟合。
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