归一化均方根误差和归一化均方误差分别用matlab怎么实现

归一化均方根误差（Normalized Root Mean Square Error，NRMSE）和归一化均方误差（Normalized Mean Square Error，NMSE）的计算方法如下：

NRMSE = sqrt(mean((y_true - y_pred).^2)) / (max(y_true) - min(y_true))

NMSE = mean((y_true - y_pred).^2) / var(y_true)

其中，y_true表示真实值，y_pred表示预测值。

在MATLAB中，可以使用下面的代码实现NRMSE和NMSE的计算：

% 计算NRMSE
nrmse = sqrt(mean((y_true - y_pred).^2)) / (max(y_true) - min(y_true));

% 计算NMSE
nmse = mean((y_true - y_pred).^2) / var(y_true);

相关问题

matlab计算图片的均方根误差

MATLAB中计算图片的均方根误差可以使用`immse`函数。具体步骤如下：

1. 读取原始图片和处理后的图片，可以使用`imread`函数读取图片。

img1 = imread('original.jpg');
img2 = imread('processed.jpg');

2. 将图片转换成双精度类型，并将像素值归一化到[0,1]范围内。

img1 = im2double(img1);
img2 = im2double(img2);

3. 使用`immse`函数计算均方根误差。该函数的第一个参数为原始图片，第二个参数为处理后的图片。

mse = immse(img1, img2);
rmse = sqrt(mse);

其中`mse`为均方误差，`rmse`为均方根误差。

完整代码如下：

img1 = imread('original.jpg');
img2 = imread('processed.jpg');
img1 = im2double(img1);
img2 = im2double(img2);
mse = immse(img1, img2);
rmse = sqrt(mse);

使用多层感知机（MLP）回归模型进行房价预测，包括模型的构建、训练和优化过程并计算和解释平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和R²分数，并通过可视化手段展示模型预测效果（请写出详细代码）

使用多层感知机（MLP）进行房价预测通常涉及以下几个步骤：

1. **数据预处理**：
首先需要加载房屋价格的数据集，对数值特征进行标准化或归一化处理，将分类特征转换成数值编码。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

data = pd.read_csv('house_prices.csv')
X = data.drop('price', axis=1)
y = data['price']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

2. **模型构建**：
使用`sklearn.neural_networks.MLPRegressor`创建一个多层感知机模型。

from sklearn.neural_network import MLPRegressor

model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 50), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001)

3. **模型训练**：
将预处理后的数据拟合到模型中。

model.fit(X_train_scaled, y_train)

4. **评估指标**：
计算常用的性能指标。

from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, mean_squared_log_error, r2_score

y_pred = model.predict(X_test_scaled)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"MAE: {mae}, MSE: {mse}, RMSE: {rmse}, R² Score: {r2}")

5. **可视化结果**：
可以使用matplotlib或seaborn绘制残差图或预测值与实际值的散点图来观察模型预测效果。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(y_test, y_pred, color='blue')
plt.plot([min(y_test), max(y_test)], [min(y_test), max(y_test)], 'r--', linewidth=2)
plt.xlabel('True Prices')
plt.ylabel('Predicted Prices')
plt.title('Predicted vs Actual House Prices')
plt.show()

# 残差图
residuals = y_test - y_pred
plt.hist(residuals, bins=20)
plt.xlabel("Residuals")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Histogram of Residuals")
plt.show()