NMAE用matlab怎么表示

NMAE是指归一化的平均绝对误差，可以用以下的MATLAB代码表示：

假设真实值为Y，预测值为Y_pred，样本数为n，则NMAE的计算公式为：

NMAE = sum(abs(Y-Y_pred))/n/mean(Y);

其中，sum()函数表示对误差取绝对值后求和，mean()函数表示求真实值Y的平均值。

对于一个具体的数据集，可以先将真实值和预测值存储在两个向量Y和Y_pred中，然后用上述公式计算NMAE，MATLAB代码如下：

Y = [1, 3, 5, 7, 9];
Y_pred = [2, 4, 6, 8, 10];
n = length(Y);
NMAE = sum(abs(Y-Y_pred))/n/mean(Y);
disp(NMAE);

注：这里的数据仅为示例，实际应用中需要根据具体情况修改Y和Y_pred的数值。

相关问题

归一化平均绝对误差nmae

归一化平均绝对误差（NMAE）是一种用于衡量预测值与真实值之间差异的指标，它可以用来评估回归模型的性能。NMAE是将平均绝对误差（MAE）除以真实值的范围，以消除不同数据集之间的量纲差异。

NMAE的计算公式如下：
NMAE = MAE / (max_value - min_value)

其中，MAE表示平均绝对误差，计算方式为：
MAE = (1 / n) * Σ|预测值 - 真实值|

max_value和min_value分别表示真实值的最大值和最小值。

NMAE的值越小，表示模型的预测结果与真实值之间的差异越小，模型性能越好。

MAE, RMSE, NMAE, NRMSE, NPRE, TIME

这是关于数据分析中的常见指标，我可以回答这个问题。MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）、NMAE（归一化平均绝对误差）、NRMSE（归一化均方根误差）、NPRE（归一化预测误差）都是用来评估模型预测结果的准确性的指标。TIME则是指模型训练所花费的时间。