matlab怎么读取excel数据求相对预测误差
时间: 2024-01-08 19:01:56 浏览: 34
可以使用MATLAB中的函数`xlsread`来读取Excel数据,具体步骤如下:
1. 打开Excel文件,找到需要读取的数据所在的工作表和单元格。
2. 在MATLAB中,使用`xlsread`函数读取Excel数据。语法如下:
```matlab
[data, text, raw] = xlsread(filename, sheet, range)
```
其中,`filename`为Excel文件名,`sheet`为工作表名或编号,`range`为需要读取的单元格范围。
3. 读取数据后,可以进行相对预测误差的计算。假设读取的数据存储在向量`y_pred`和`y_true`中,分别表示预测值和真实值,则相对预测误差可以按以下公式计算:
```matlab
mre = abs((y_pred - y_true) ./ y_true) * 100%
```
其中,`abs`表示取绝对值,`./`表示对应元素相除,`* 100%`表示将结果转化为百分数。
最终计算结果为一个向量,每个元素表示对应位置的相对预测误差。
相关问题
matlab读取Excel表格数据求和
您好!关于您的问题,《ChitGPT》可以给出以下回答:
您可以使用matlab自带的xlsread函数读取Excel表格数据,然后通过sum函数对数据进行求和。
示例代码如下:
[num,txt,raw] = xlsread('filename.xlsx');
sum_data = sum(num);
其中,filename.xlsx为您要读取的Excel文件名,num是数据矩阵,txt和raw分别为Excel表格中的字符矩阵和原始矩阵。
希望能对您有所帮助!
matlab求相对预测误差
相对预测误差(Relative Predictive Error)可以通过以下公式计算:
RPE = |(y - yhat)/y| * 100%
其中,y为实际值,yhat为预测值。
在MATLAB中,假设已知实际值向量y和预测值向量yhat,则可以使用如下代码计算相对预测误差:
rpe = abs((y - yhat)./y) * 100%;
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