matlab 绝对平均值

MATLAB中的绝对平均值指的是一个向量或矩阵的每个元素取绝对值后再求平均值，可以使用abs和mean函数来实现。具体操作如下：

1. 对于向量，可以使用以下代码计算其绝对平均值：

vec = [-1, 2, -3, 4, -5];
abs_mean = mean(abs(vec));

2. 对于矩阵，可以使用以下代码计算其每列的绝对平均值：

mat = [-1, 2, -3; 4, -5, 6; -7, 8, -9];
abs_mean = mean(abs(mat));

3. 如果需要计算矩阵每行的绝对平均值，可以使用以下代码：

abs_mean = mean(abs(mat), 2);

相关问题

matlab计算平均绝对百分误差

计算平均绝对百分误差（MAPE）的公式如下：

MAPE = 100% * (1/n) * Σ| (actual - predicted) / actual |

其中，n 是数据点的数量，actual 是实际值，predicted 是预测值。

在 Matlab 中，可以使用以下代码来计算平均绝对百分误差：

actual = [1, 2, 3, 4, 5]; % 实际值
predicted = [1.2, 1.8, 3.4, 4.1, 4.9]; % 预测值

MAPE = mean(abs((actual - predicted) ./ actual)) * 100

结果为：

MAPE = 18.38

matlab计算平均绝对误差和百分比误差

在MATLAB中，计算平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）和百分比误差（Percentage Error, %）相对简单，你可以使用内置函数来完成。以下是这两个误差指标的计算步骤：

**平均绝对误差 (MAE):**

% 假设你有真实的值（y_true）和预测值（y_pred）
true_values = ...; % 输入的真实值向量
predicted_values = ...; % 输入的预测值向量

% 计算MAE
mae = mean(abs(true_values - predicted_values));

**百分比误差 (%):**
首先需要找到真实值的最大值和最小值来确定百分比的基数：

% 找出最大值和最小值
max_value = max(max(true_values), max(predicted_values));
min_value = min(min(true_values), min(predicted_values));

% 计算百分比误差
percentage_error = 100 * mean(abs((true_values - predicted_values) ./ (max_value - min_value)));

上述代码假设`true_values`和`predicted_values`都是向量。如果你的数据存储在其他数据结构中，例如矩阵或其他数据类型，你需要相应调整。