Matlab中MAE代码

MAE是指平均绝对误差，可以用以下Matlab代码实现：

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。

相关问题

matlab代码mae

以下是MATLAB代码示例，用于计算绝对平均误差（Mean Absolute Error，MAE）：

function mae = computeMAE(actual, predicted)
    % 计算绝对平均误差（Mean Absolute Error）
    mae = mean(abs(actual - predicted));
end

在上述代码中，`actual` 是实际观测值的向量，`predicted` 是预测值的向量。函数 `computeMAE` 会返回计算得出的 MAE 值。

你可以将实际观测值和预测值分别存储在 MATLAB 的向量中，并将其作为参数传递给 `computeMAE` 函数。例如：

actual = [1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6];
predicted = [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5];

mae = computeMAE(actual, predicted);
disp(mae);

这段代码将计算出实际观测值和预测值之间的 MAE，并将结果显示在命令窗口中。

matlab中mae

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：

% 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。