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);

相对均方误差（RMSRE）公式

### 回答1：
相对均方误差（RMSRE）用于衡量预测值与真实值之间的误差，其公式为：

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

其中，$n$为样本数，$y_i$为第$i$个样本的真实值，$\hat{y_i}$为第$i$个样本的预测值。

### 回答2：
相对均方误差（RMSRE）是用来衡量两个不同序列或数据集之间的预测误差的一种方法。它是均方根误差（RMSE）归一化后得到的指标。

RMSRE的计算公式如下：

RMSRE = (RMSE / 原始数据的均值)*100%

其中，RMSE是预测值与观测值之间的均方根误差，原始数据的均值是指原始数据集中所有数据的平均值。

RMSRE的计算过程如下：
1. 首先，计算预测值与观测值之间的差异，即误差。
2. 然后，将所有的误差平方。
3. 接着，计算这些平方误差的均值。
4. 再计算均方误差的平方根，即RMSE。
5. 最后，将RMSE除以原始数据集的均值，并乘以100%，得到RMSRE。

RMSRE的值一般用百分比表示，表示预测误差占原始数据均值的比例。较低的RMSRE值表示预测结果与观测值之间的误差较小，预测效果较好；而较高的RMSRE值则表示预测结果与观测值之间的误差较大，预测效果较差。

总之，相对均方误差（RMSRE）是一种用来评估预测模型准确性的指标，它通过将均方根误差（RMSE）归一化后，反映了预测误差相对于原始数据均值的比例。