归一化均方误差（Normalized Mean Squared Error，NMSE）的具体计算公式

归一化均方误差（NMSE）是一种用于衡量预测值与真实值之间偏差的指标。其计算公式如下：

$NMSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \frac{(y_i - \hat{y_i})^2}{\sigma_i^2}$

其中，$y_i$表示真实值，$\hat{y_i}$表示预测值，$\sigma_i^2$表示方差，$n$表示样本数。

NMSE的取值范围为0到无穷大，越接近0表示预测结果与真实值越接近。如果NMSE的值为1，表示预测结果与真实值相差一个标准差的距离。如果NMSE的值大于1，表示预测结果与真实值的差异超过了一个标准差，说明预测效果不好。

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均方误差与归一化均方误差的公式

均方误差（Mean Squared Error, MSE）的公式为：

MSE = sum((y_true - y_pred)^2) / n

其中，y_true 表示实际值，y_pred 表示预测值，n 表示样本数量。

归一化均方误差（Normalized Mean Squared Error, NMSE）的公式为：

NMSE = sum((y_true - y_pred)^2) / sum((y_true - mean(y_true))^2)

其中，y_true 表示实际值，y_pred 表示预测值，mean(y_true) 表示实际值的平均值。NMSE 的结果在 [0,1] 之间，当 NMSE=0 时，说明预测值完全与实际值吻合；当 NMSE=1 时，说明预测值与实际值之间没有任何相关性。

需要注意的是，均方误差和归一化均方误差都是用来衡量模型预测结果与实际结果之间差距的指标。均方误差用于度量预测结果与实际结果之间的平均差异程度，而归一化均方误差则将差异程度归一化到 [0,1] 的范围内，以便更好地比较不同模型的预测能力。

归一化均方误差的公式

归一化均方误差（Normalized Mean Squared Error，NMSE）是一种用于衡量预测模型的准确性的指标。它是均方误差（MSE）的一种归一化形式，可以将不同数据集之间的误差进行比较。

归一化均方误差的公式如下：

NMSE = MSE / (Var(y_true) * Var(y_pred))

其中，MSE表示均方误差，Var(y_true)表示真实值的方差，Var(y_pred)表示预测值的方差。

通过将均方误差除以真实值和预测值的方差的乘积，归一化均方误差可以将误差值限定在0到1之间。当归一化均方误差接近0时，表示预测模型的准确性较高；当归一化均方误差接近1时，表示预测模型的准确性较低。