用MATLAB编写一个计算平均绝对误差的函数
时间: 2023-06-06 17:06:25 浏览: 53
好的,我可以帮你回答这个问题。以下是MATLAB代码,可以计算平均绝对误差:
function ave_abs_error = calc_ave_abs_error(y_true, y_pred)
% y_true: 真实值
% y_pred: 预测值
diff = abs(y_true - y_pred);
ave_abs_error = mean(diff);
end
你可以将这个代码保存在一个.m文件里面,并在MATLAB命令行中调用它。
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用matlab编写一个全面的随机森林模型函数代码
以下是一个用于构建随机森林模型的 MATLAB 函数代码:
```matlab
function [rfModel, oobErr] = RandomForest(X, Y, nTrees, mtry)
% 输入参数:
% X:训练数据的自变量矩阵,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征
% Y:训练数据的因变量向量,每个元素代表一个样本的类别
% nTrees:森林中树的数量
% mtry:每棵树使用的特征数量
% 输出参数:
% rfModel:训练好的随机森林模型
% oobErr:袋外误差
% 设置默认参数
if nargin < 4
mtry = ceil(sqrt(size(X,2)));
end
if nargin < 3
nTrees = 200;
end
% 训练随机森林模型
rfModel = TreeBagger(nTrees, X, Y, 'Method', 'classification', 'OOBPredictorImportance', 'on', 'MinLeafSize', 5, 'NumPredictorstoSample', mtry);
% 计算袋外误差
oobErr = oobError(rfModel);
end
```
该函数使用 MATLAB 自带的 `TreeBagger` 函数来构建随机森林模型。其中,`nTrees` 代表构建的树的数量,`mtry` 代表每棵树使用的特征数量。函数默认使用分类方法,并开启袋外预测器重要性计算和最小叶子节点大小为 5 的限制。最后,函数返回训练好的随机森林模型和袋外误差。
用matlab编写一个由一个函数表示的BP神经网络代码
以下是一个简单的 MATLAB BP 神经网络的实现示例:
```matlab
% 设定训练数据
x = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1];
y = [0; 1; 1; 0];
% 设定神经网络参数
inputLayerSize = 2;
hiddenLayerSize = 10;
outputLayerSize = 1;
% 初始化权重矩阵
W1 = rand(inputLayerSize, hiddenLayerSize);
W2 = rand(hiddenLayerSize, outputLayerSize);
% 设定学习率和最大迭代次数
learningRate = 0.5;
maxIter = 10000;
% 开始训练
for iter = 1:maxIter
% 前向传播计算输出
z2 = x * W1;
a2 = sigmoid(z2);
z3 = a2 * W2;
yPred = sigmoid(z3);
% 计算误差和梯度
error = yPred - y;
delta3 = error .* sigmoidGradient(z3);
delta2 = delta3 * W2' .* sigmoidGradient(z2);
% 更新权重矩阵
W2 = W2 - learningRate * a2' * delta3;
W1 = W1 - learningRate * x' * delta2;
% 计算当前损失函数值
loss = sum(sum(-y .* log(yPred) - (1 - y) .* log(1 - yPred)));
% 输出当前迭代次数和损失函数值
fprintf('Iter %d, Loss = %f\n', iter, loss);
end
% 预测新数据
newX = [1 1; 0 0];
newZ2 = newX * W1;
newA2 = sigmoid(newZ2);
newZ3 = newA2 * W2;
newYPred = sigmoid(newZ3);
disp(newYPred);
```
其中,`sigmoid` 函数和 `sigmoidGradient` 函数的实现如下:
```matlab
function y = sigmoid(x)
y = 1 ./ (1 + exp(-x));
end
function y = sigmoidGradient(x)
y = sigmoid(x) .* (1 - sigmoid(x));
end
```
该 BP 神经网络使用了一个具有 2 个输入节点、10 个隐藏节点和 1 个输出节点的三层结构。将训练数据 `x` 和 `y` 设定好后,通过随机初始化权重矩阵 `W1` 和 `W2` 开始进行训练。在每次迭代中,计算当前输出和误差,然后根据误差和梯度更新权重矩阵,同时计算当前损失函数值并输出。最终,使用训练好的神经网络预测新数据 `newX` 的输出。