平均绝对误差MAE为：1

平均绝对误差（MAE）是对表达相同现象的成对观察之间的误差的度量。它是散点图中每个点与Y=X线之间的平均绝对垂直或水平距离，也就是X和Y之间的平均绝对差值。MAE的计算不涉及对误差进行平方，因此相对于均方根误差（RMSE），MAE更容易解释和理解。每个误差对MAE的贡献与误差的绝对值成正比，较大的误差会使RMSE比MAE增加的程度更大。

相关问题

解读一下 [RMSE1,R21,MSE1,RPD1,MAE1,MAPE1]=EvaMetrix(T_sim1,T_train);% 训练集 disp(['BP 训练集 平均绝对误差MAE为：',num2str(MAE1)]) disp(['BP 训练集 均方误差MSE为： ',num2str(MSE1)]) disp(['BP 训练集 均方根误差RMSEP为： ',num2str(RMSE1)]) disp(['BP 训练集 决定系数R^2为： ',num2str(R21)]) disp(['BP 训练集 剩余预测残差RPD为： ',num2str(RPD1)]) disp(['BP 训练集 平均绝对百分比误差MAPE为： ',num2str(MAPE1)]) [RMSE2,R22,MSE2,RPD2,MAE2,MAPE2]=EvaMetrix(T_sim2,T_test);% 测试集 disp(['BP 测试集 平均绝对误差MAE为：',num2str(MAE2)]) disp(['BP 测试集 均方误差MSE为： ',num2str(MSE2)]) disp(['BP 测试集 均方根误差RMSEP为： ',num2str(RMSE2)]) disp(['BP 测试集 决定系数R^2为： ',num2str(R22)]) disp(['BP 测试集 剩余预测残差RPD为： ',num2str(RPD2)]) disp(['BP 测试集 平均绝对百分比误差MAPE为： ',num2str(MAPE2)])

这段代码是用来评估一个BP神经网络模型在训练集和测试集上的性能表现的。其中，EvaMetrix是用来计算各种评估指标的函数，T_sim1和T_train是该模型在训练集上的预测结果和真实值，T_sim2和T_test是该模型在测试集上的预测结果和真实值。具体评估指标包括：

1. 平均绝对误差（MAE）
2. 均方误差（MSE）
3. 均方根误差（RMSE）
4. 决定系数（R^2）
5. 剩余预测残差（RPD）
6. 平均绝对百分比误差（MAPE）

代码分别计算了训练集和测试集上的这些指标，并通过disp函数打印输出。这些指标可以用来评估模型的精度和可靠性，以及在不同数据集上的泛化能力。

LSTM 方根误差RMSE和平均绝对误差MAE

LSTM是一种循环神经网络模型，常用于处理序列数据的建模和预测任务。在使用LSTM模型进行预测时，可以使用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）来评估模型的性能。

均方根误差（RMSE）是指预测值与真实值之间差异的平方的平均值的平方根。RMSE可以衡量模型的整体预测误差大小，数值越小表示模型的预测结果与真实值越接近。[1]

平均绝对误差（MAE）是指预测值与真实值之间差异的绝对值的平均值。MAE可以衡量模型的平均预测误差大小，数值越小表示模型的预测结果与真实值越接近。[1]

在评估LSTM模型的性能时，可以根据具体的应用场景和需求选择使用RMSE还是MAE。如果对预测误差的绝对值更为关注，可以使用MAE进行评估；如果对预测误差的平方更为关注，可以使用RMSE进行评估。通常情况下，这两个指标会同时使用，以综合评估模型的性能。[3]

总结起来，LSTM模型的性能可以通过均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）来评估，选择使用哪个指标取决于具体的需求和关注点。