matlab使用MAE做损失函数

MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）可以用作回归模型的损失函数。在 MATLAB 中，可以使用以下代码实现 MAE 损失函数的计算：

function loss = mae_loss(y_true, y_pred)
% y_true：真实值
% y_pred：预测值

n = length(y_true);  % 样本数量
loss = sum(abs(y_true - y_pred)) / n;  % 计算平均绝对误差
end

上述代码中，使用了 MATLAB 内置的 `abs` 函数计算绝对误差，然后使用 `sum` 函数求和，并除以样本数量，得到平均绝对误差。

相关问题

matlab mae损失函数代码

可以使用以下代码来实现matlab中的mae损失函数：

function loss = mae_loss(y_true, y_pred)
loss = sum(abs(y_true - y_pred)) / numel(y_true);
end

请注意，这个函数只接受两个参数，即真实值和预测值，它的返回值是一个标量，表示平均绝对误差。如果你需要使用这个函数来训练神经网络，则需要将其嵌入到你的代码中，然后将它作为损失函数来使用。

matlab求mae的函数

function mae = calcMAE(actual, predicted)
% This function calculates the mean absolute error (MAE) given the actual and predicted values.
% Inputs:
% actual: a vector of actual values
% predicted: a vector of predicted values
% Output:
% mae: the mean absolute error

error = abs(actual - predicted); % Calculate the absolute error
mae = mean(error); % Calculate the mean of the absolute error