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## 殘差平方和(SSE)

### 計算公式：


### 代碼實現：

```matlab

sse = sum((YReal - YPred).^2);

```

## 均方誤差(MSE)

### 計算公式：


### 代碼實現：

```matlab

mse = sqrt(sum((YReal - YPred).^2))./n;

```

## 平均絕對誤差(MAE)

### 計算公式：


### 代碼實現：

```matlab

mae = mean(abs(YReal - YPred));

```

## 平均絕對百分比誤差(MAPE)

### 計算公式：


### 代碼實現

```matlab

mape = mean(abs((YReal - YPred)./YReal));

```

## 均方根誤差(RMSE)

### 計算公式：


### 代碼實現：

```matlab

rmse = sqrt(mean((YPred-YReal).^2));

```

## 決定系數(R2-R-Square)

### 計算公式：


### 代碼實現：

```matlab

r2 = 1 - (sum((YPred - YReal).^2) / sum((YReal - mean(YReal)).^2));

```

如有錯誤，請在評論區指出，謝謝。

## 李培冠博客

歡迎訪問我的個人網站：

李培冠博客：[lpgit.com](https://lpgit.com)

最后修改：2020 年 09 月 23 日 09 : 56 AM

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的决定系数 均方误差mse_误差分析计算公式及其 matlab 代码实现(mse、mape、rmse等)...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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