MAE计算matlab

MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）是一种常用的回归模型评价指标，可以用来评估模型对真实值的预测误差。在 MATLAB 中计算 MAE 的代码如下：

假设有预测值 y_pred 和真实值 y_true：

y_pred = [1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6];
y_true = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0];

则可以使用如下代码计算 MAE：

mae = mean(abs(y_pred - y_true));

其中 `abs(y_pred - y_true)` 表示预测值与真实值之间的差值的绝对值，`mean()` 函数表示对绝对差值取平均值，最终得到的 `mae` 就是 MAE 的值。

在上面的例子中，计算结果为：

mae = 0.3000

相关问题

点云配准MAE计算matlab代码

以下是点云配准的 MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）计算的 MATLAB 代码示例：

% 读入两个点云数据
ptCloud1 = pcread('pointCloud1.ply');
ptCloud2 = pcread('pointCloud2.ply');

% 将两个点云进行配准
[tform, ptCloud2Registered] = pcregistericp(ptCloud2, ptCloud1);

% 计算平均绝对误差
diff = ptCloud1.Location - ptCloud2Registered.Location;
mae = mean(abs(diff(:)));
disp(['MAE = ', num2str(mae)]);

以上代码中，`pcread` 函数用于读入点云数据，`pcregistericp` 函数用于将两个点云进行配准，计算出变换矩阵 `tform` 和配准后的点云 `ptCloud2Registered`。然后，通过计算两个点云坐标之差的绝对值的平均值，即可得到 MAE 的值。

注意，需要保证两个点云的点数和点的顺序是相同的，否则 MAE 的计算结果可能不准确。

MAE用matlab怎么求

我可以为您解答关于MATLAB中求MAE的问题。MAE是平均绝对误差（Mean Absolute Error）的缩写，用来衡量预测值与真实值之间的差距。在MATLAB中，可以使用mean函数和abs函数分别计算绝对误差和均值，然后将它们相乘即可得到平均绝对误差。具体实现请参考MATLAB官方文档或相关教程。