归一化均方根误差用matlab怎么实现

归一化均方根误差（Normalized Root Mean Square Error，NRMSE）是一种常用的评估预测模型准确性的指标，用于衡量实际值和预测值之间的误差。在 MATLAB 中，可以使用以下代码实现 NRMSE 的计算：

function nrmse = calc_nrmse(actual, predicted)
% 实际值和预测值的均值
mean_actual = mean(actual);
mean_predicted = mean(predicted);

% 计算均方根误差
mse = mean((actual - predicted).^2);
rmse = sqrt(mse);

% 计算归一化均方根误差
nrmse = rmse / (max(actual) - min(actual));

end

在上面的代码中，`actual` 和 `predicted` 分别代表实际值和预测值，`mean_actual` 和 `mean_predicted` 分别代表实际值和预测值的均值。首先计算均方根误差（RMSE），然后将其除以实际值的范围（最大值减去最小值），得到归一化均方根误差（NRMSE）。

你可以将这个函数应用于你的数据，例如：

actual = [1 2 3 4 5];
predicted = [1.2 2.1 3.2 4.2 4.8];
nrmse = calc_nrmse(actual, predicted);
disp(nrmse);

上面的例子中，使用 `calc_nrmse` 函数计算实际值和预测值之间的 NRMSE，并将结果输出到命令行。