解读一下 [RMSE1,R21,MSE1,RPD1,MAE1,MAPE1]=EvaMetrix(T_sim1,T_train);% 训练集 disp(['BP 训练集 平均绝对误差MAE为:',num2str(MAE1)]) disp(['BP 训练集 均方误差MSE为: ',num2str(MSE1)]) disp(['BP 训练集 均方根误差RMSEP为: ',num2str(RMSE1)]) disp(['BP 训练集 决定系数R^2为: ',num2str(R21)]) disp(['BP 训练集 剩余预测残差RPD为: ',num2str(RPD1)]) disp(['BP 训练集 平均绝对百分比误差MAPE为: ',num2str(MAPE1)]) [RMSE2,R22,MSE2,RPD2,MAE2,MAPE2]=EvaMetrix(T_sim2,T_test);% 测试集 disp(['BP 测试集 平均绝对误差MAE为:',num2str(MAE2)]) disp(['BP 测试集 均方误差MSE为: ',num2str(MSE2)]) disp(['BP 测试集 均方根误差RMSEP为: ',num2str(RMSE2)]) disp(['BP 测试集 决定系数R^2为: ',num2str(R22)]) disp(['BP 测试集 剩余预测残差RPD为: ',num2str(RPD2)]) disp(['BP 测试集 平均绝对百分比误差MAPE为: ',num2str(MAPE2)])
时间: 2023-06-14 13:06:06 浏览: 98
这段代码是用来评估一个BP神经网络模型在训练集和测试集上的性能表现的。其中,EvaMetrix是用来计算各种评估指标的函数,T_sim1和T_train是该模型在训练集上的预测结果和真实值,T_sim2和T_test是该模型在测试集上的预测结果和真实值。具体评估指标包括:
1. 平均绝对误差(MAE)
2. 均方误差(MSE)
3. 均方根误差(RMSE)
4. 决定系数(R^2)
5. 剩余预测残差(RPD)
6. 平均绝对百分比误差(MAPE)
代码分别计算了训练集和测试集上的这些指标,并通过disp函数打印输出。这些指标可以用来评估模型的精度和可靠性,以及在不同数据集上的泛化能力。
相关问题
[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。
ME RMSE MAE MPE MAPE MASE ACF1分别表示什么
这是一个统计学中常用的评估指标,具体含义如下:
- ME (Mean Error):预测值与真实值之差的平均值。
- RMSE (Root Mean Squared Error):均方根误差,是预测值与真实值之差的平方的平均值的开方。
- MAE (Mean Absolute Error):平均绝对误差,是预测值与真实值之差的绝对值的平均值。
- MPE (Mean Percentage Error):平均百分比误差,是预测值与真实值之差的百分比的平均值。
- MAPE (Mean Absolute Percentage Error):平均绝对百分比误差,是预测值与真实值之差的绝对值的百分比的平均值。
- MASE (Mean Absolute Scaled Error):平均绝对缩放误差,是用预测值与真实值之差的绝对值除以历史数据的平均绝对误差得到的一个相对误差指标。
- ACF1 (Autocorrelation Function 1):自相关系数,是用来度量时间序列中每个时刻与其前面某个时刻之间的相关性。ACF1 表示时间序列在一个时间步长(lag)之后的自相关系数。
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