归一化均方误差（NMSE）

归一化均方误差（Normalized Mean Square Error，NMSE）是一种用于衡量预测模型或估计器的性能的指标。它是均方误差（MSE）的一种归一化形式，可以消除不同数据集之间的尺度差异。

NMSE的计算公式如下：
NMSE = (1/n) * Σ((y - y_hat)^2) / ((max(y) - min(y))^2)

其中，n表示样本数量，y表示真实值，y_hat表示预测值。max(y)和min(y)分别表示真实值的最大值和最小值。

NMSE的取值范围在0到1之间，越接近0表示预测模型的性能越好，越接近1表示预测模型的性能越差。

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归一化均方误差NMSE

归一化均方误差（NMSE）是用于评估预测模型的性能的指标之一。它是均方误差（MSE）的一种归一化版本，可以消除不同数据集之间的比较差异。

NMSE的计算公式为：

NMSE = MSE / Var(y)

其中，MSE是预测值与真实值之间的平均平方误差，Var(y)是真实值的方差。NMSE的取值范围为0到1，值越小表示模型的预测效果越好。当NMSE等于0时，表示预测值与真实值完全一致；当NMSE等于1时，表示预测值与真实值之间没有任何相关性。

需要注意的是，NMSE的计算需要使用数据集的方差，因此在使用该指标评估模型性能时，需要确保所使用的数据集具有足够的代表性。同时，由于NMSE是一种归一化指标，所以不同数据集之间的比较需要谨慎进行。

归一化均方误差 nmse matlab

归一化均方误差（Normalized Mean Square Error，NMSE）是一种用于衡量预测或估计值与真实值之间差异的指标。在MATLAB中，可以通过以下步骤计算NMSE：

1. 首先，计算预测值与真实值之间的均方误差（Mean Square Error，MSE），公式如下：

   MSE = mean((y_true - y_pred).^2);

2. 然后，计算真实值的方差（Var）：

   Var = var(y_true);

3. 最后，计算归一化均方误差：

   NMSE = MSE / Var;

这样，你可以使用这些MATLAB代码来计算归一化均方误差。其中，y_true表示真实值，y_pred表示预测值。