平均绝对百分比误差matlab
时间: 2023-07-13 07:12:05 浏览: 64
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。
相关问题
matlab 向量的相对误差
在MATLAB中,可以使用以下公式计算向量的相对误差:
```matlab
relative_error = norm(x - y) / norm(x)
```
其中,x和y是两个向量,norm()函数用于计算向量的范数。如果要计算平均绝对百分比误差(MAPE),可以使用以下公式:
```matlab
mape = mean(abs((x - y) ./ x)) * 100
```
如果要计算均方根百分比误差(RMSPE),可以使用以下公式:
```matlab
rmspe = sqrt(mean(((x - y) ./ x).^2)) * 100
```
下面是一个例子,演示如何计算向量的相对误差、平均绝对百分比误差和均方根百分比误差:
```matlab
x = [1 2 3 4 5];
y = [1.1 2.1 2.9 4.2 4.8];
% 计算相对误差
relative_error = norm(x - y) / norm(x)
% 计算平均绝对百分比误差
mape = mean(abs((x - y) ./ x)) * 100
% 计算均方根百分比误差
rmspe = sqrt(mean(((x - y) ./ x).^2)) * 100
```
matlab计算误差
在MATLAB中,计算误差通常指的是近似值与真实值之间的差异。常用的计算误差方法包括绝对误差、相对误差和平均百分比误差。
绝对误差是近似值与真实值之间的差的绝对值。可以使用MATLAB的abs函数计算绝对误差。
相对误差是绝对误差与真实值的比值。可以使用MATLAB的rel函数计算相对误差。
平均百分比误差是所有相对误差的平均值。可以使用MATLAB的mean函数计算平均百分比误差。
此外,在进行数值计算时,为了减小舍入误差的影响,可以采取一些措施,如避免两个详尽的数相减、避免绝对值过小的数作为除数、避免大数吃掉小数等。
综上所述,MATLAB提供了多种计算误差的方法和技巧,可以根据具体情况选择适合的方法来分析和评估计算误差。