matlab中mae
时间: 2023-08-26 16:14:43 浏览: 56
MAE是Mean Absolute Error的缩写,表示平均绝对误差。在MATLAB中,可以使用以下代码计算MAE:
```matlab
% 假设有预测值y_pred和实际值y_true
y_pred = [1, 2, 3, 4, 5];
y_true = [1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5];
% 计算平均绝对误差
mae = mean(abs(y_pred - y_true));
```
上述代码中,`y_pred`是预测值,`y_true`是实际值。通过将两者之差取绝对值,然后计算平均值,即可得到MAE。在这个例子中,计算得到的MAE为0.5。
请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。
相关问题
Matlab中MAE代码
MAE是指平均绝对误差,可以用以下Matlab代码实现:
```matlab
function mae = MAE(y_true, y_pred)
% y_true: 真实值
% y_pred: 预测值
n = length(y_true);
mae = sum(abs(y_true - y_pred)) / n;
end
```
其中,y_true和y_pred分别为真实值和预测值的向量。函数返回的mae即为平均绝对误差。
matlab中mae的计算方法
在MATLAB中,MAE表示的是平均绝对误差(Mean Absolute Error),可以使用以下公式计算:
```
MAE = mean(abs(predicted - actual))
```
其中,predicted是预测值,actual是真实值。abs()函数表示取绝对值,mean()函数表示求平均值。计算出的MAE值越小,表示模型的预测误差越小,模型的预测能力越好。