预测mae matlab

在MATLAB中，"MAE"通常代表"Mean Absolute Error"，即平均绝对误差，它是一种评估预测模型性能的指标，用于衡量实际值和预测值之间的差距。当你训练一个回归模型并想要估计其对新数据的预测精度时，你可以通过以下步骤计算均方误差：

1. **预测值**：首先，你需要使用你的模型对测试集或验证集的数据进行预测。

y_pred = model.predict(X_test); % X_test是测试集的特征矩阵

2. **计算误差**：然后，将每个预测值与真实值相减，取绝对值。

errors = abs(y_test - y_pred); % y_test是测试集的真实值

3. **计算MAE**：最后，求所有误差的平均值。

mae = mean(errors);

完整的示例代码可能会像这样：

% 加载数据
load('your_dataset.mat'); % 替换为你的数据文件名
X_train = ...; % 训练数据
y_train = ...;
X_test = ...;

% 训练模型
model = fitregressor(X_train, y_train);

% 预测并计算MAE
y_pred = predict(model, X_test);
errors = abs(y_test - y_pred);
mae = mean(errors);