mse = sum((YReal - YPred).^2)./n; 平均绝对误差(MAE) 计算公式 代码实现 mae =mean(abs(YReal - YPred)); 平均绝对百分比误差(MAPE) 计算公式 代码实现 mape =mean(abs((YReal - YPred)./YReal)); 均方根误差(RMSE) 计算公式 代码实现 rmse =sqrt(mean((YPred-YReal).^2)); 决定系数(...
mse = sum((YReal - YPred).^2)./n; 平均绝对误差(MAE) 计算公式 代码实现 mae =mean(abs(YReal - YPred)); 平均绝对百分比误差(MAPE) 计算公式 代码实现 mape =mean(abs((YReal - YPred)./YReal)); 均方根误差(RMSE) 计算公式 代码实现 rmse =sqrt(mean((YPred-YReal).^2)); 决定系数(...
rmse); fprintf('MAE: %.4f\n', mae); fprintf('MAPE: %.4f%%\n', mape); fprintf('Adjusted...
MAPE度量预测误差的百分比,它衡量了模型在预测真实值时的平均误差程度。计算MAPE的公式如下: MAPE =Σ( (yᵢ-ŷᵢ) / yᵢ/ n) * 100 MAPE的值越小,表示模型的预测准确性越高。 综上所述,我们介绍了几个常见的回归评价指标,包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、决定系数(R...
误差分析计算公式及其matlab代码实现（mse、mape、rmse 等）⽬录 YReal 是真实的数据，YPred 是预测的数据。残差平⽅和（SSE）计算公式 代码实现 sse = sum((YReal - YPred).^2);均⽅误差（MSE）计算公式 代码实现 mse = sum((YReal - YPred).^2)./n;平均绝对误差（MAE）计算公式 代码实现 ...
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。 MATLAB实现SSA-DBN麻雀算法优化深度置信网络的数据多输入单输出回归预测(Matlab完整程序和数据) 输入多个特征,输出1个,即多输入单输出; 运行环境Matlab2018及以上,运行主程序main即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data...
在拟合、插值、模拟预测等计算中,往往需要采用实际值与计算值之间差异来表征计算方法的可行性,常用的表征指标有残差平方和(SSE)、均方差(MSE)、均方根差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数R方(R-Squared)等等。 1、残差平方和 (SSE) 为计算值和实际值对应点之差的平方和,SSE越趋近于0,说明计算结果越好。
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。 MATLAB实现基于WOA-DBN鲸鱼算法优化深度置信网络(WOA-DBN)的多输入回归预测(Matlab完整程序和数据) 输入多个特征,输出1个,即多输入单输出; 运行环境Matlab2018及以上,运行主程序main即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,...
MAPE=mean(abs(error./output_test)); %平均百分比误差 3. BP神经网络时间序列代码运行结果 3.1 预测值和真实值的误差计算(SSE、MAE、MSE、RMSE、MAPE) 3.2 训练集、验证集、测试集和总体的均方误差随训练次数的变化图像 注:小圆圈位置代表终止的训练次数(即代数)处的均方误差 ...
序列数据是我随机生成的,如果有自己的数据,就可以自己简单改一下代码,读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名为行向量。代码最后还提供了误差分析部分,展示了绝对误差、MAE、RMSE、MAPE共4个误差指标,可供参考。代码基于matlab2021版编写,适用于2018版之后的所有版本。