如何计算归一化均方误差(NMSE)？为什么要使用它？
如何计算归一化均方误差(NMSE)？为什么要使用它？
提问于 2017-02-19 20:27:37
有人告诉我，我需要对我的MSE进行标准化，以完成涉及神经网络的论文。
NMSE的方程式似乎有点少。我有以下几点，如果可能的话，我想证实一下：
标准偏差项是从目标值还是预测值计算出来的？
另外，与NMSE相比，使用MSE的主要优势是什么？只是因为它的规模更简单，所以更容易进行误差比较吗？
非常感谢您的帮助！
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-01-03 18:03:09
def nmser(x,y):
z=0
if len(x)==len(y):
for k in range(len(x)):
z = z + (((x[k]-y[k])**2)/x[k])
z = z/(len(x))
return z页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/42327184
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