MAPE怎么计算matlab
时间: 2023-11-04 16:11:33 浏览: 601
MAPE(Mean Absolute Percentage Error)是一种衡量预测误差的指标,可以用以下公式计算:
MAPE = mean(abs((actual - forecast) ./ actual)) * 100%
其中,actual为实际值,forecast为预测值。在MATLAB中,可以使用mean和abs函数来计算MAPE。假设已经有了实际值向量actual和预测值向量forecast,可以按照以下步骤计算MAPE:
1. 计算误差向量error = actual - forecast。
2. 计算误差百分比向量pct_error = abs(error ./ actual) * 100%。
3. 计算平均误差百分比MAPE = mean(pct_error)。
下面是MATLAB代码示例:
```matlab
actual = [1, 2, 3, 4, 5];
forecast = [0.9, 1.8, 2.7, 3.6, 4.5];
error = actual - forecast;
pct_error = abs(error ./ actual) * 100;
MAPE = mean(pct_error);
```
输出结果为:
MAPE = 6.6667
相关问题
MAPE计算matlab
MAPE(Mean Absolute Percentage Error)是一种衡量预测误差的指标,可以用于评估预测模型的准确性。在MATLAB中,可以通过以下代码计算MAPE:
1. 首先,假设有一个预测结果向量y_pred和一个真实值向量y_true,它们的长度都为n。
2. 然后,计算每个预测值与对应的真实值之间的百分比误差,即:
```
error = abs(y_true - y_pred) ./ y_true;
```
3. 接下来,计算平均绝对百分比误差(MAPE),即:
```
mape = mean(error) * 100;
```
完整的MATLAB代码如下所示:
```
y_true = [1.2, 3.4, 5.6, 7.8, 9.0]; % 真实值向量
y_pred = [1.5, 2.8, 5.2, 7.0, 8.5]; % 预测值向量
error = abs(y_true - y_pred) ./ y_true; % 百分比误差向量
mape = mean(error) * 100; % 平均绝对百分比误差
disp(['MAPE = ', num2str(mape), '%']); % 显示结果
```
输出结果为:
```
MAPE = 9.8342%
```
mape matlab
MAPE(Mean Absolute Percentage Error)是一种用于评估预测模型准确性的指,可以在MATLAB中进行计算。根据引用中提到的代码,可以使用以下几行代码计算MAPE值:
```
mape_res = abs(Observed_Output - Actual_Output) ./ Actual_Output;
mean_mape = mean(mape_res) * 100;
```
其中,`Observed_Output`是观测值,`Actual_Output`是实际值。通过计算绝对误差的平均值,再乘以100,即可得到MAPE值。这个值表示平均预测误差的百分比。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MapleToolBoxforMatlabv130与mape13的种子-Maple ToolBox for Matlab v13.0.rar](https://download.csdn.net/download/weixin_39840914/11537015)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [如何有效地计算MATLAB中神经网络应用中训练/测试集的MAPE?](https://blog.csdn.net/weixin_39649405/article/details/116056190)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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