这段代码中如何生成两种算法的Rmse和MAE对比图 error1=mean(E1,2); error2=mean(E2,2); RMSE1=mean(rmse1); RMSE2=mean(rmse2); tab=[RMSE1;RMSE2]; Rmse=tab mae1=(sum(abs(error1),1))/L; mae2=(sum(abs(error2),1))/L; taba=[mae1,mae2]'; MAE=taba MSE=Rmse.^2

要生成两种算法的Rmse和MAE对比图，可以使用matlab中的bar函数和subplot函数。具体步骤如下：

1. 计算Rmse和MAE，然后将其存储到两个向量或矩阵中，分别代表两种算法。

error1=mean(E1,2);
error2=mean(E2,2);
RMSE1=mean(rmse1);
RMSE2=mean(rmse2);
tab=[RMSE1;RMSE2];
Rmse=tab;
mae1=(sum(abs(error1),1))/L;
mae2=(sum(abs(error2),1))/L;
taba=[mae1,mae2]';
MAE=taba;

其中，E1和E2是两种算法的预测误差矩阵，rmse1和rmse2是两种算法的RMSE值，L是样本数量。

2. 使用subplot函数：在matlab命令窗口中输入以下代码，即可创建一个2行1列的子图。

subplot(2,1,1)

3. 使用bar函数：在第一个子图中使用bar函数绘制第一种算法的Rmse和MAE对比图。

bar(Rmse)
hold on
bar(MAE)

其中，Rmse和MAE是存储Rmse和MAE数据的向量或矩阵。

4. 添加标签：通过设置x轴和y轴标签，让第一个子图更加清晰易懂。

xlabel('算法')
ylabel('数值')

5. 添加标题：通过设置第一个子图标题，让读者更快地了解第一个子图内容。

title('第一种算法Rmse和MAE对比图')

6. 使用subplot函数：在第二个子图中使用bar函数绘制第二种算法的Rmse和MAE对比图。

subplot(2,1,2)
bar(Rmse')
hold on
bar(MAE')

其中，Rmse'和MAE'是存储Rmse和MAE数据的向量或矩阵的转置，用于将算法名称显示在x轴上。

7. 添加标签：通过设置x轴和y轴标签，让第二个子图更加清晰易懂。

xlabel('算法')
ylabel('数值')

8. 添加标题：通过设置第二个子图标题，让读者更快地了解第二个子图内容。

title('第二种算法Rmse和MAE对比图')

这样，就可以生成两种算法的Rmse和MAE对比图了。