归一化均方根误差matlab

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拟合优度的指标，它可以衡量模型预测值与真实值之间的差异，而且它不会受到数据量的影响。

在 MATLAB 中，可以使用以下代码计算NRMSE：

function nrmse = calcNRMSE(y_true, y_pred)
% y_true：真实值
% y_pred：预测值

% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean((y_true - y_pred).^2));

% 计算数据范围
data_range = max(y_true) - min(y_true);

% 计算NRMSE
nrmse = rmse / data_range;
end

其中，`y_true`代表真实值，`y_pred`代表预测值，可以通过其他方法得到。

相关问题

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。

归一化均方根误差yongmatlab怎么表示

归一化均方根误差（Normalized Root Mean Squared Error, NRMSE）是衡量预测模型精度的一种指标，它表示预测值与真实值的均方根误差与真实值的标准差之间的比值。在MATLAB中，可以使用以下代码计算NRMSE：

y_true = [1, 2, 3, 4, 5]; % 真实值
y_pred = [1.2, 1.8, 2.7, 3.9, 5.1]; % 预测值
rmse = sqrt(mean((y_true - y_pred).^2)); % 计算均方根误差
nrmse = rmse / std(y_true); % 计算归一化均方根误差

其中，`y_true`表示真实值，`y_pred`表示预测值，`rmse`表示均方根误差，`std(y_true)`表示真实值的标准差，`nrmse`表示归一化均方根误差。