matlab的MAE

在MATLAB中，MAE代表平均绝对误差（Mean Absolute Error）。平均绝对误差是用来评估模型预测结果与实际观测值之间的平均偏差程度的统计量。

计算MAE的方法如下：

1. 首先，计算预测值与实际观测值之间的差异，即误差（error）。
error = 预测值 - 实际观测值

2. 然后，计算误差的绝对值的平均值，即平均绝对误差（MAE）。
MAE = mean(abs(error))

MAE的值越小表示模型的预测结果与实际观测值之间的偏差越小，即模型的预测精度越高。

需要注意的是，MAE只能作为一个简单的评估指标，不能完全代表模型的性能。在实际应用中，通常需要结合其他指标来综合评估模型的准确性和偏差程度。