5.3 评估指标

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5.3 评估指标 5.3 评估指标时间序列预测模型的评估是确保模型有效性和可靠性的关键环节。选择合适的评估指标不仅能帮助我们理解模型的性能，还能指导模型的迭代和优化。本节将详细阐述基于深度学习的时间序列预测中常用的评估指标，并探讨其适用场景及优缺点。 5.3.1 误差度量指标误差度量指标主要关注模型预测值与真实值之间的差异，是衡量预测精度最直观的方式。 5.3.1.1 均方误差（Mean Squared Error, MSE） MSE 是最常用的误差度量指标之一，它计算预测值与真实值差值的平方和的平均值。