归一化平均误差的Python编码

归一化平均误差（Normalized Mean Error，NME）是一种用于评估模型预测结果与真实值之间差异的指标。它通过计算预测值与真实值之间的平均欧氏距离，并将其归一化到一个固定的范围内，以便进行比较和分析。

在Python中，可以使用以下代码来计算归一化平均误差：

import numpy as np

def normalized_mean_error(predictions, ground_truth):
    errors = np.linalg.norm(predictions - ground_truth, axis=1)
    max_error = np.max(errors)
    normalized_errors = errors / max_error
    nme = np.mean(normalized_errors)
    return nme

这段代码首先使用NumPy库计算预测值与真实值之间的欧氏距离，然后找到最大的距离作为归一化的分母。接下来，将每个距离值除以最大距离，得到归一化的误差值。最后，计算所有归一化误差的平均值作为归一化平均误差。

归一化平均误差在计算机视觉、机器学习和模式识别等领域中广泛应用。它可以用于评估人脸识别、姿态估计、目标检测等任务中模型的性能。

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