matlab画绝对误差图

要画出绝对误差图，需要先计算出每个数据点的真实值和预测值之间的绝对误差。然后，可以使用MATLAB中的plot函数将这些误差绘制成图形。

下面是一个示例代码，假设有两个向量分别存储了真实值y和预测值y_pred：

% 计算绝对误差
abs_error = abs(y - y_pred);

% 绘制误差图
plot(abs_error);
xlabel('数据点');
ylabel('绝对误差');
title('绝对误差图');

这个代码会将绝对误差绘制成一个简单的折线图，其中x轴表示数据点的编号，y轴表示绝对误差的大小。你可以根据需要对其他参数进行调整，例如修改标签、颜色和线型等。

相关问题

Matlab 实现绝对误差和模板匹配算法

1. 绝对误差：

绝对误差是指预测值与真实值之间的差值的绝对值。在Matlab中，可以使用abs()函数来计算绝对值。例如，下面的代码计算两个向量之间的绝对误差：

x = [1, 2, 3, 4];
y = [1.5, 2.5, 3.5, 4.5];
abs_error = abs(x - y);

2. 模板匹配：

模板匹配是一种图像处理技术，用于在一个大的图像中寻找一个小的图像。在Matlab中，可以使用normxcorr2()函数来实现模板匹配。该函数计算两个矩阵之间的归一化互相关。下面的代码演示了如何使用normxcorr2()函数进行模板匹配：

% 加载图像和模板
image = imread('image.jpg');
template = imread('template.jpg');

% 计算归一化互相关
corr_map = normxcorr2(template, image);

% 显示匹配结果
figure, surf(corr_map), shading flat

% 找到最大相关值的位置
[max_corr, max_index] = max(corr_map(:));
[y, x] = ind2sub(size(corr_map), max_index);

% 在原始图像中绘制矩形框
figure, imshow(image), hold on
rectangle('Position', [x-size(template,2)/2, y-size(template,1)/2, size(template,2), size(template,1)], 'EdgeColor', 'g', 'LineWidth', 2);

matlab画平均误差和NSE

在MATLAB中，绘制平均误差（Mean Absolute Error，MAE）和尼尔森系数（Normalized Root Mean Square Error，NRMSE或简称为NSE）通常用于评估模型预测结果的准确度。这两个指标常用于回归分析中。

**1. 平均误差(Mean Absolute Error, MAE)**
MAE衡量的是预测值与真实值之间的绝对差的平均值。计算公式为：`MAE = mean(abs(predicted - actual))`。在MATLAB中，你可以先计算出预测值和实际值的差，然后取绝对值并求平均得到MAE。

**2. 尼尔森系数(Normalized Root Mean Square Error, NSE)**
NSE是一个归一化的版本，用于表示MAE相对于数据方差的比例，可以更好地反映预测的相对精度。计算公式为：`NSE = 1 - (MAE / sqrt(mean((actual - mean(actual))^2)))`。如果返回值接近1，说明模型预测效果较好；接近0则表示预测质量较差。

**如何在MATLAB中绘制这些指标?**

% 假设你有预测值（predicted）、实际值（actual）和数据方差（dataVariance）
MAE = mean(abs(predicted - actual));
NSE = 1 - (MAE / sqrt(dataVariance));

% 创建x轴数据点（假设只有一个数据点对应这两个指标）
x_data = [1];

% 绘制线图
figure;
plot(x_data, [MAE], 'o', 'DisplayName', 'Mean Absolute Error');
hold on;
plot(x_data, [NSE], 's', 'DisplayName', 'Normalized Root Mean Square Error');
legend('show');

% 显示图表标题和坐标轴标签
title('Model Performance Metrics');
xlabel('Index');
ylabel('Error');