MAPE计算matlab

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%

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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。