平均绝对百分比误差matlab

在Matlab中，可以使用mad函数来计算平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error，MAPE)。mad函数的语法如下：

MAPE = mad(errors./y_true)*100

其中，errors是一个向量，表示每个样本的误差，y_true是一个向量，表示每个样本的真实值。MAPE是一个标量，表示所有样本误差的平均绝对百分比误差值。例如，如果有一个向量e，存储了10个样本的误差，另一个向量y_true存储了10个样本的真实值，可以这样计算MAPE：

e = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];
y_true = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100];
MAPE = mad(e./y_true)*100;

执行后，MAPE的值为55.5556。

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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。

matlab计算平均绝对误差和百分比误差、平均相对误差和R2分数决定系数

在MATLAB中，计算平均绝对误差(MAE)、百分比误差(PE)、平均相对误差(MRE)以及R²分数（决定系数）通常用于评估预测模型的性能。以下是各自指标的计算方法：

1. **平均绝对误差 (MAE)**: 衡量实际值和预测值之间的平均绝对偏差。如果 `y_true` 是真实值，`y_pred` 是预测值，那么 MAE 可以通过下面的函数计算：

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

2. **百分比误差 (PE)**: 它显示的是预测误差相对于真实值的百分比。先计算MAE，然后除以真实值并乘以100得到百分比形式：

   pe = 100 * mean(abs((y_true - y_pred)./y_true));

注意这里假设真实值不为零。

3. **平均相对误差 (MRE)**: 类似于百分比误差，但去除真实值为零的情况，只考虑非零值：

   mre = mean(abs((y_true - y_pred)./max([y_true, eps])));

`eps` 是 MATLAB 中的一个很小的数，避免除以零。

4. **R²分数 (决定系数)**: 或称为 R-squared，衡量模型解释数据变异程度的比例。对于拟合线性回归模型，可以使用 `rsquare` 函数：

   % 对于线性回归模型
   mdl = fitlm(data(:, 1:end-1), data(:, end)); % 假设最后一列是目标变量
   r_squared = mdl.Rsquared.Ordinary;

如果不是线性回归，需要先进行适当拟合。