🌟误差分析计算公式及Matlab代码实现✨
发布时间：2025-03-21 11:50:23来源：
在数据分析和模型评估中，准确衡量预测值与真实值之间的差距至关重要。常用的误差指标包括均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）。这些指标能够帮助我们全面了解模型的表现。
首先，MSE计算的是预测值与实际值差值的平方平均值，公式为：\[ MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2 \]，其中\( y_i \)是真实值，\( \hat{y}_i \)是预测值。其次，MAPE通过百分比形式展示误差大小，公式为：\[ MAPE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|\frac{y_i-\hat{y}_i}{y_i}|100\% \]。最后，RMSE是对MSE开平方后得到的结果，更直观地反映误差幅度。
以下是MATLAB代码示例：
```matlab
function [mse, mape, rmse] = error_analysis(y, y_hat)
n = length(y);
mse = mean((y - y_hat).^2);
mape = mean(abs((y - y_hat)./y)) 100;
rmse = sqrt(mse);
end
```
上述代码简洁高效，可直接用于各类数据集的误差评估！💡
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