MATLAB平均预测误差
时间: 2024-01-09 18:19:11 浏览: 40
MATLAB平均预测误差可以通过计算实际值与预测值之间的差异来得到。具体地,可以使用以下公式计算平均绝对误差(MAE):
MAE = mean(abs(actual - predicted))
其中,actual表示实际值,predicted表示预测值。计算出的MAE越小,说明预测模型的准确性越高。
相关问题
matlab平均误差包络
MATLAB平均误差包络是一种用于评估信号或数据的准确性的指标。它可以用来比较两个信号之间的差异或者评估一个信号的预测性能。
平均误差包络的计算步骤如下:
1. 首先,计算每个数据点的误差,即实际值与预测值之间的差异。
2. 然后,对所有的误差值取绝对值,得到绝对误差。
3. 最后,计算绝对误差的平均值,即为平均误差包络。
MATLAB提供了一些函数和工具箱来计算平均误差包络,例如`mean(abs(error))`可以计算绝对误差的平均值。
matlab求平均误差
计算平均误差的公式为:
$ME = \frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}|y_i - \hat{y}_i|$
其中,$n$为样本个数,$y_i$为真实值,$\hat{y}_i$为预测值。
在 MATLAB 中,可以使用以下代码计算平均误差:
```matlab
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]; % 真实值
y_pred = [1.2, 2.3, 3.5, 4.1, 5.2]; % 预测值
n = length(y_true); % 样本个数
ME = sum(abs(y_true - y_pred)) / n; % 计算平均误差
```
其中,`y_true`和`y_pred`分别为真实值和预测值的向量,`n`为样本个数,`ME`为计算得到的平均误差。
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