二乗平均平方根誤差
RMSDを正規化することで、スケールの異なるデータセットやモデル間での比較が容易になる。正規化の方法は文献により統一されていないが、一般的には測定データの平均値または範囲(最大値から最小を引いたもの)が選択される。
N R M S D = R M S D y max − y min {\displaystyle \mathrm {NRMSD} ={\frac {\mathrm {RMSD} }{y_{\max }-y_{\min }}}} または N R M S D = R M S D y ̄ {\displaystyle \mathrm {NRMSD} ={\frac {\mathrm {RMSD} }{\bar {y}}}} .
この値は一般的にNRMSD (normalized root-mean-square deviation) または NRMSE (normalized root-mean-square error) と呼ばれ、多くの場合パーセンテージで表され、値が低いほど残差分散が少ないことを示す。多くの場合、少ない標本では標本範囲が標本の大きさに影響され、比較の妨げになると思われる。
RMSDをより有用な比較尺度とするための別の方法として、RMSDを四分位範囲(英語版) (IQR)で分けることが考えられる。