归一化均方根误差公式
时间: 2024-01-19 17:18:22 浏览: 218
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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归一化均方根误差的计算公式
归一化均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,NRMSE)是一种常用的评估回归模型预测精度的指标。它可以用来衡量预测值与真实值之间的差异,并且考虑了数据的尺度。
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表示模型的预测值,y_true表示真实值。mean表示求平均值,sqrt表示开平方,max和min分别表示真实值的最大值和最小值。
NRMSE的值范围通常在0到1之间,越接近0表示模型的预测结果与真实值越接近,预测精度越高。
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残余信号是指实际观测值与模型拟合值之间的差异。归一化均方根误差(Normalized Root Mean Squared Error,NRMSE)是计算残余信号的一种常用方法,它可以衡量预测模型的拟合程度。
NRMSE 的计算公式如下:
NRMSE = RMSE / (ymax - ymin)
其中,RMSE 是均方根误差(Root Mean Squared Error),计算公式为:
RMSE = sqrt(1/n * Σ(y - yhat)^2)
其中,n 表示样本数量,y 表示实际观测值,yhat 表示模型拟合值。
ymax 和 ymin 分别表示实际观测值的最大值和最小值。
通过计算 NRMSE,可以得到一个介于 0 到 1 之间的值,表示残余信号的相对大小。NRMSE 越小,说明预测模型的拟合程度越好。