平均相对误差matlab代码

平均相对误差（Mean Absolute Error, MAE）的 MATLAB 代码如下：

function mae = mean_absolute_error(actual, predicted)
% 计算平均相对误差（Mean Absolute Error, MAE）

    % 确保输入的向量长度相同
    assert(length(actual) == length(predicted), '输入向量长度不一致');

    % 计算每个观测值的绝对误差
    abs_error = abs(actual - predicted);

    % 计算平均相对误差
    mae = mean(abs_error ./ actual);
end

使用方法：

- `actual`：实际值向量
- `predicted`：预测值向量

例如：

actual = [1.2, 2.4, 3.6, 4.8, 6.0];
predicted = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0];
mae = mean_absolute_error(actual, predicted);
disp(mae);

输出结果为：

0.1667

即平均相对误差为 16.67%。

相关问题

两数组的相对误差MATLAB代码

以下是计算两个数组相对误差的MATLAB代码：

function [rel_error] = relative_error(arr1, arr2)
% 计算两个数组的相对误差
% 输入参数：
% arr1 - 第一个数组
% arr2 - 第二个数组
% 输出参数：
% rel_error - 相对误差

% 计算两个数组的元素差
diff_arr = abs(arr1 - arr2);

% 计算两个数组的元素平均值
mean_arr = (abs(arr1) + abs(arr2)) / 2;

% 计算相对误差
rel_error = diff_arr ./ mean_arr;
end

使用方法：

假设有两个数组a和b，可以使用以下代码计算它们的相对误差：

rel_error = relative_error(a, b);

其中，rel_error是一个与a和b大小相同的数组，表示每个元素的相对误差。

为了计算两个1x100矩阵a和b之间的平均绝对误差 平均相对误差 均方根误差 相关系数 给出matlab代码

### 计算两种矩阵间误差及相关性的MATLAB代码

为了计算两个 \(1 \times 100\) 矩阵间的平均绝对误差 (MAE)、平均相对误差 (MRE) 和均方根误差 (RMSE)，以及它们之间的皮尔逊相关系数，可以按照如下方法实现：

#### 平均绝对误差 (MAE)

function mae = calculate_mae(y_true, y_pred)
    % Calculate Mean Absolute Error between two vectors.
    errors = abs(y_true - y_pred);
    mae = mean(errors);
end

此函数接收真实值 `y_true` 和预测值 `y_pred` 作为输入参数并返回 MAE 值[^1]。

#### 平均相对误差 (MRE)

对于 MRE 的定义通常基于实际观测值而非其绝对大小。这里假设分母不会为零；如果存在这种情况，则需额外处理以避免除以零错误。

function mre = calculate_mre(y_true, y_pred)
    % Calculate Mean Relative Error between two vectors.
    relative_errors = abs((y_true - y_pred)./y_true);  
    mre = mean(relative_errors);
end

注意，在某些情况下可能需要调整公式中的分母部分以适应具体应用场景的要求[^2]。

#### 均方根误差 (RMSE)

RMSE 是衡量估计量精度的一个重要指标，它等于 MSE 的平方根形式。

function rmse = calculate_rmse(y_true, y_pred)
    % Calculate Root Mean Squared Error between two vectors.
    squared_errors = (y_true - y_pred).^2;
    mse = mean(squared_errors);
    rmse = sqrt(mse);
end

上述代码实现了 RMSE 的基本算法逻辑。

#### 皮尔逊相关系数

最后，要获得这两个向量的相关性度量——即皮尔逊积矩相关系数，可以直接调用 MATLAB 内置函数 `corrcoef()` 来完成这项工作:

% Assuming 'a' and 'b' are your input matrices of size 1x100
[R,pval] = corrcoef(a', b'); 
pearson_corr = R(1,2);

这段脚本会给出一个介于 -1 到 +1 范围内的数值表示两者线性关系强度的程度。

综上所述，通过这些自定义函数和内置命令组合起来就可以轻松地评估给定的一对时间序列或其他类型的数据集之间的相似性和差异性了。