matlab如何计算NMSE？

我目前计算出RMSE，到不知道如何用代码计算出NMSE，已经这两者能不能相互转化

计算 NMSE 的步骤如下：

首先，计算预测值与真实值之间的差异，这可以通过将预测值减去真实值得到。
然后，计算这些差异的平方和，即求解均方误差（Mean Squared Error，MSE）。
对 MSE 进行归一化处理，将其除以真实值的方差，这样可以消除数据尺度的影响。
最后，将归一化后的 MSE 取负值，得到 NMSE。
以下是示例代码，展示如何使用Python计算NMSE：

import numpy as np

def calculate_nmse(predictions, targets):
    mse = np.mean((predictions - targets) ** 2)  # 计算均方误差（MSE）
    var = np.var(targets)  # 计算目标值的方差
    nmse = -mse / var  # 计算归一化均方误差（NMSE）
    return nmse

其中，predictions 是预测值的数组，targets 是真实值的数组。请确保 predictions 和 targets 的长度相等。

需要注意的是，RMSE 和 NMSE 是两个不同的指标，它们之间不能直接相互转化。RMSE 衡量的是预测值与真实值之间的平均误差，而 NMSE 在此基础上对误差进行了归一化处理，消除了数据尺度的影响。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt:

  对于计算Normalized Mean Square Error (NMSE)，我们可以使用以下步骤：

  1. 确定数据集：首先，你需要有一个数据集，其中包括真实值和预测值。假设你已经有了这个数据集，其中真实值保存在一个向量（例如A）中，预测值保存在另一个向量（例如B）中。

  2. 计算均值：使用Matlab的mean函数来计算真实值和预测值的均值。假设真实值的均值为mean_A，预测值的均值为mean_B。

  mean_A = mean(A);
  mean_B = mean(B);
  

  1. 计算均方误差：使用Matlab的mse函数来计算真实值和预测值的均方误差（MSE）。假设MSE为mse_AB。

  mse_AB = mse(A, B);
  

  1. 计算NMSE：利用公式计算NMSE。

  nmse = mse_AB / (mean_A * mean_B)
  

  在以上步骤中，我们使用了Matlab的mean函数来计算均值，mse函数来计算均方误差。最后，我们将均方误差除以真实值和预测值的均值的乘积，得到NMSE。

  请注意，NMSE是RMSE的一个变体，它可以表征预测误差相对于真实值的大小。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^