这段代码中如何生成两种算法的Rmse和MAE不同颜色对比图 error1=mean(E1,2); error2=mean(E2,2); RMSE1=mean(rmse1); RMSE2=mean(rmse2); tab=[RMSE1;RMSE2]; Rmse=tab mae1=(sum(abs(error1),1))/L; mae2=(sum(abs(error2),1))/L; taba=[mae1,mae2]'; MAE=taba MSE=Rmse.^2
时间: 2023-12-09 09:04:29 浏览: 149
基于K近邻算法(KNN)的数据回归预测,多变量输入模型,matlab代码 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MA
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您可以使用 MATLAB 中的 plot 函数来绘制 RMSE 和 MAE 的不同颜色对比图。以下是一个示例代码,其中使用蓝色表示 RMSE,绿色表示 MAE:
```matlab
% 绘制 RMSE 和 MAE 的不同颜色对比图
figure;
hold on;
plot(RMSE1, '-b', 'LineWidth', 2);
plot(RMSE2, '-b', 'LineWidth', 2);
plot(mae1, '-g', 'LineWidth', 2);
plot(mae2, '-g', 'LineWidth', 2);
legend('RMSE1', 'RMSE2', 'MAE1', 'MAE2');
xlabel('Epoch');
ylabel('Error');
title('Comparison of RMSE and MAE');
```
请注意,此示例代码假设您已经计算了 RMSE 和 MAE,并将其存储在变量 RMSE1、RMSE2、mae1 和 mae2 中。如果您的代码不是这样的,请先计算这些值。另外,您可以根据需要更改线条的颜色和宽度。
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