matlabseempempse计算公式
MPE（Mean Percentage Error，平均百分比误差）和MPSE（Mean Percentage Squared Error，平均百分比平方误差）是用于衡量预测结果与真实值之间偏差的评估指标。以下是这两个指标的计算公式，以及一些额外的信息。
MPE计算公式：
MPE=(1/n)*∑((预测值-真实值)/真实值)*100%
MPSE计算公式：
MPSE=(1/n)*∑(((预测值-真实值)/真实值)^2)*100%
其中，n表示样本数量。预测值和真实值之间的差异被除以真实值，得到一个相对误差。MPE是这些相对误差的平均值，而MPSE是这些相对误差平方的平均值，因此MPSE将更强烈地惩罚大的误差。
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MPE和MPSE都以百分比的形式表示，使得它们可以直观地解释误差的大小。如果MPE为正
数，表示预测的值高于真实值；如果MPE为负数，表示预测的值低于真实值。同样地，如果MPSE为正数，表示预测的值偏离真实值的程度更大。
MPE和MPSE常用于评估预测模型的准确性。较低的MPE和MPSE值表示模型预测结果与真实值之间的偏差较小，而较高的值表示模型预测不准确。这些指标可以帮助研究人员选择和优化预测模型，或者评估模型在不同数据集上的性能。
需要注意的是，MPE和MPSE在一些情况下可能存在问题。例如，当真实值为0时，公式中的除法会导致错误。此外，这些指标还存在对异常值敏感的问题，因为平方和平均值会放大异常值的影响。因此，在使用这些指标时需要谨慎，并在可能的情况下结合其他评估指标进行综合分析。
总结起来，MPE和MPSE是用于衡量预测结果与真实值之间偏差的评估指标。它们提供了一种直观的评估模型准确性的方式，可以帮助选择和优化预测模型。然而，需要注意它们的局限性，特别是在处理异常值和真实值为0的情况下。

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