相对误差百分比的编程计算可以通过以下步骤实现：
定义真实值和预测值：
首先，你需要有真实值（`y_true`）和模型预测值（`y_pred`）。
计算相对误差：
使用公式 `relative_error = abs（y_true - y_pred） / abs（y_true）` 计算相对误差。
转换为百分比：
将相对误差乘以100，得到相对误差百分比 `relative_error_percent = 100 * abs（y_true - y_pred） / abs（y_true）`。
MATLAB
在MATLAB中，可以直接使用公式进行计算：
```matlab
y_true = 5；
y_pred = 4.2；
relative_error = abs（y_true - y_pred） / abs（y_true）；
relative_error_percent = 100 * relative_error；
disp（relative_error_percent）； % 输出结果为 16
```
Python
在Python中，可以使用NumPy库来计算相对误差百分比：
```python
import numpy as np
def calculate_relative_error_percent（y_true, y_pred）:
relative_error = abs（y_true - y_pred） / abs（y_true）
relative_error_percent = 100 * relative_error
return relative_error_percent
示例数据
y_true = np.array（[5, 10, 15, 20]）
y_pred = np.array（[4.2, 9.5, 14.8, 19.2]）
计算相对误差百分比
relative_error_percent = calculate_relative_error_percent（y_true, y_pred）
print（"Relative Error Percent: ", relative_error_percent）
```
R
在R中，可以使用以下代码计算相对误差百分比：
```r
y_true <- c（5, 10, 15, 20）
y_pred <- c（4.2, 9.5, 14.8, 19.2）
relative_error_percent <- 100 * abs（y_true - y_pred） / abs（y_true）
print（relative_error_percent）
```
JavaScript
在JavaScript中，可以使用以下代码计算相对误差百分比：
```javascript
function calculateRelativeErrorPercent（y_true, y_pred） {
const relative_error = Math.abs（y_true - y_pred） / Math.abs（y_true）；
return relative_error * 100；
}
// 示例数据
const y_true = [5, 10, 15, 20]；
const y_pred = [4.2, 9.5, 14.8, 19.2]；
// 计算相对误差百分比
const relative_error_percent = calculateRelativeErrorPercent（y_true, y_pred）；
console.log（"Relative Error Percent: ", relative_error_percent）；
```
这些示例代码展示了如何在不同的编程语言中计算相对误差百分比。你可以根据具体需求选择合适的编程语言和环境来实现这一计算。