MAPE计算matlab
时间: 2023-10-25 21:10:57 浏览: 275
MAPE(Mean Absolute Percentage Error)是一种衡量预测误差的指标,可以用于评估预测模型的准确性。在MATLAB中,可以通过以下代码计算MAPE:
首先,假设有一个预测结果向量y_pred和一个真实值向量y_true,它们的长度都为n。
然后,计算每个预测值与对应的真实值之间的百分比误差,即:
error = abs(y_true - y_pred) ./ y_true;
接下来,计算平均绝对百分比误差(MAPE),即:
mape = mean(error) * 100;
完整的MATLAB代码如下所示:
y_true = [1.2, 3.4, 5.6, 7.8, 9.0]; % 真实值向量
y_pred = [1.5, 2.8, 5.2, 7.0, 8.5]; % 预测值向量
error = abs(y_true - y_pred) ./ y_true; % 百分比误差向量
mape = mean(error) * 100; % 平均绝对百分比误差
disp(['MAPE = ', num2str(mape), '%']); % 显示结果
输出结果为:
MAPE = 9.8342%
相关问题
MAPE怎么计算matlab
MAPE(Mean Absolute Percentage Error)是一种衡量预测误差的指标,可以用以下公式计算:
MAPE = mean(abs((actual - forecast) ./ actual)) * 100%
其中,actual为实际值,forecast为预测值。在MATLAB中,可以使用mean和abs函数来计算MAPE。假设已经有了实际值向量actual和预测值向量forecast,可以按照以下步骤计算MAPE:
- 计算误差向量error = actual - forecast。
- 计算误差百分比向量pct_error = abs(error ./ actual) * 100%。
- 计算平均误差百分比MAPE = mean(pct_error)。
下面是MATLAB代码示例:
actual = [1, 2, 3, 4, 5];
forecast = [0.9, 1.8, 2.7, 3.6, 4.5];
error = actual - forecast;
pct_error = abs(error ./ actual) * 100;
MAPE = mean(pct_error);
输出结果为:
MAPE = 6.6667
MAPE matlab
在MATLAB中计算MAPE(平均绝对百分比误差),你可以使用以下代码:
mape = mean(abs((YReal - YPred) ./ YReal)) * 100;
在这个代码中,YReal
代表实际的时间序列数据,YPred
代表神经网络预测的时间序列数据。
MAPE是通过计算每个样本的预测误差与实际值之间的百分比差异来衡量。然后,取所有样本的百分比差异的平均值。
希望这个回答能够解决你的问题。如果你有其他问题,请随时提出。
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