[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。