python计算 MB RMSE

计算 MB RMSE（Mean Bias Root Mean Square Error）可以使用以下代码：

import numpy as np

# 生成测试数据
observed = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
predicted = np.array([12, 22, 32, 42, 52])

# 计算误差和偏差
error = predicted - observed
bias = np.mean(error)

# 计算 RMSE
rmse = np.sqrt(np.mean((error - bias)**2))

# 计算 MB RMSE
mbrmse = np.sqrt(np.mean((error/bias - 1)**2))

print("RMSE:", rmse)
print("MB RMSE:", mbrmse)

其中，`observed`表示观测值，`predicted`表示预测值。`error`表示预测值和观测值的差距，`bias`表示偏差，即预测值和观测值的平均差距。`rmse`表示 RMSE，`mbrmse`表示 MB RMSE。