归一化均方根误差yongmatlab怎么表示
时间: 2024-01-08 16:02:15 浏览: 38
归一化均方根误差(Normalized Root Mean Squared Error, NRMSE)是衡量预测模型精度的一种指标,它表示预测值与真实值的均方根误差与真实值的标准差之间的比值。在MATLAB中,可以使用以下代码计算NRMSE:
```matlab
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]; % 真实值
y_pred = [1.2, 1.8, 2.7, 3.9, 5.1]; % 预测值
rmse = sqrt(mean((y_true - y_pred).^2)); % 计算均方根误差
nrmse = rmse / std(y_true); % 计算归一化均方根误差
```
其中,`y_true`表示真实值,`y_pred`表示预测值,`rmse`表示均方根误差,`std(y_true)`表示真实值的标准差,`nrmse`表示归一化均方根误差。
相关问题
均方根误差yongmatlab怎么表示
在 MATLAB 中,可以使用 `rmse` 函数来计算均方根误差。其语法如下:
```
RMSE = rmse(targets, predictions)
```
其中,`targets` 是目标变量的真实值,`predictions` 是预测值。函数会返回一个标量 `RMSE`,表示均方根误差。
归一化均方根误差公式
归一化均方根误差(NRMSE)是一种常用的评估预测模型准确性的指标。它可以用来衡量预测值与真实值之间的差异程度,并且将其归一化到一个固定的范围内。
NRMSE的计算公式如下:
NRMSE = sqrt(mean((y_pred - y_true)^2)) / (max(y_true) - min(y_true))
其中,y_pred表示预测值,y_true表示真实值,mean表示求平均值,sqrt表示求平方根,max表示求最大值,min表示求最小值。
通过将均方根误差除以真实值的范围,NRMSE可以将不同数据集之间的误差进行比较,使得结果更具有可解释性和可比性。
下面是一个示例代码,演示如何计算归一化均方根误差:
```python
import numpy as np
def calculate_nrmse(y_pred, y_true):
mse = np.mean((y_pred - y_true) ** 2)
rmse = np.sqrt(mse)
nrmse = rmse / (np.max(y_true) - np.min(y_true))
return nrmse
# 示例数据
y_pred = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_true = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
nrmse = calculate_nrmse(y_pred, y_true)
print("NRMSE:", nrmse)
```
输出结果为:
```
NRMSE: 0.2
```
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