用Matlab计算MAE

在Matlab中，可以使用`MAE`函数来计算平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）。假设你有两个向量`y_true`和`y_pred`，分别表示真实值和预测值。那么可以按照以下方式计算MAE：

MAE = mean(abs(y_true - y_pred));

其中，`abs`函数用于计算绝对误差，`mean`函数用于计算平均值。

相关问题

MAE计算matlab

MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）是一种常用的回归模型评价指标，可以用来评估模型对真实值的预测误差。在 MATLAB 中计算 MAE 的代码如下：

假设有预测值 y_pred 和真实值 y_true：

y_pred = [1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6];
y_true = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0];

则可以使用如下代码计算 MAE：

mae = mean(abs(y_pred - y_true));

其中 `abs(y_pred - y_true)` 表示预测值与真实值之间的差值的绝对值，`mean()` 函数表示对绝对差值取平均值，最终得到的 `mae` 就是 MAE 的值。

在上面的例子中，计算结果为：

mae = 0.3000

matlab中mae的计算方法

在MATLAB中，MAE表示的是平均绝对误差（Mean Absolute Error），可以使用以下公式计算：

MAE = mean(abs(predicted - actual))

其中，predicted是预测值，actual是真实值。abs()函数表示取绝对值，mean()函数表示求平均值。计算出的MAE值越小，表示模型的预测误差越小，模型的预测能力越好。