RMSE、MAPE、MAE的matlab代码

以下是RMSE、MAPE、MAE的matlab代码：

function [RMSE,MAPE,MAE] = evaluate(y_true,y_pred)
% RMSE,MAPE,MAE evaluation for regression model
% input: y_true - true values
% y_pred - predicted values
% output: RMSE - root mean squared error
% MAPE - mean absolute percentage error
% MAE - mean absolute error

N = length(y_true);

% RMSE calculation
RMSE = sqrt(sum((y_true - y_pred).^2) / N);

% MAPE calculation
MAPE = sum(abs((y_true - y_pred) ./ y_true)) / N * 100;

% MAE calculation
MAE = sum(abs(y_true - y_pred)) / N;

end

相关问题

[MSE, RMSE, MBE, MAE,MAPE ] =MSE_RMSE_MBE_MAE(output_test,y_pred);

这是一段 MATLAB 代码，用于计算回归模型的性能指标。其中，output_test 是测试集的真实输出值，y_pred 是回归模型的预测输出值。代码中的 MSE、RMSE、MBE、MAE 和 MAPE 分别代表均方误差、均方根误差、平均偏差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差，它们是回归模型评估中常用的指标。

具体解释如下：

- MSE（Mean Squared Error，均方误差）：是预测值误差的平方和的平均值，用于评估预测值和真实值之间的接近程度，MSE 越小表示预测结果越接近真实值。
- RMSE（Root Mean Squared Error，均方根误差）：是 MSE 的平方根，用于度量预测值和真实值之间的差异，RMSE 越小表示预测结果越准确。
- MBE（Mean Bias Error，平均偏差）：是预测值误差的平均值，用于评估预测值和真实值之间的偏差，MBE 越接近 0 表示预测结果越准确。
- MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）：是预测值误差的绝对值的平均值，用于评估预测值和真实值之间的偏差，MAE 越小表示预测结果越准确。
- MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差）：是预测值误差的绝对值除以真实值再取平均值后乘以 100%，用于评估预测值和真实值之间的相对误差，MAPE 越小表示预测结果越准确。

用matlab写cnn预测碳价格的代码，该代码里要有rsme,mape,mae等评价指标，还要有拟合效果图。

以下是一个用 MATLAB 编写的简单的 CNN（卷积神经网络）预测碳价格的代码示例，包括 RSME（均方根误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）和 MAE（平均绝对误差）等评价指标，并且会生成拟合效果图。

% 加载训练数据
load carbon_data.mat

% 数据预处理
X_train = trainData(:, 1:end-1)';
Y_train = trainData(:, end)';
X_test = testData(:, 1:end-1)';
Y_test = testData(:, end)';

% 创建卷积神经网络
layers = [
    imageInputLayer([size(X_train,1) 1 1])
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(10)
    regressionLayer()
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'ValidationData', {X_test, Y_test}, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练卷积神经网络
net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options);

% 使用训练好的模型进行预测
Y_pred = predict(net, X_test);

% 计算评价指标
rmse = sqrt(mean((Y_pred - Y_test).^2));
mape = mean(abs((Y_pred - Y_test) ./ Y_test)) * 100;
mae = mean(abs(Y_pred - Y_test));

% 绘制拟合效果图
figure;
plot(Y_test, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(Y_pred, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
legend('真实值', '预测值');
xlabel('样本索引');
ylabel('碳价格');
title('碳价格预测效果');

% 显示评价指标
disp(['RMSE: ' num2str(rmse)]);
disp(['MAPE: ' num2str(mape) '%']);
disp(['MAE: ' num2str(mae)]);

请确保已经准备好 `carbon_data.mat` 数据文件，其中包含 `trainData` 和 `testData` 变量，分别表示训练数据和测试数据。该代码使用了一个简单的卷积神经网络模型进行碳价格的预测，并计算了评价指标并生成拟合效果图。

注意：这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要对数据进行更多的预处理和调优，以获得更好的预测效果。