模型评估与应用

文档摘要

模型评估与应用模型评估与应用时间序列模型的建立仅仅是整个分析过程的一部分，更为关键的是对模型的评估以及将其应用于实际场景中。本章节将深入探讨时间序列模型的评估指标、预测方法和预测区间，并结合具体应用场景进行分析。 8.1 评估指标评估时间序列模型性能的指标主要衡量模型预测值与真实值之间的差异。常用的评估指标包括平均绝对误差 (MAE)、均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE)、平均绝对百分比误差 (MAPE) 和 R 平方 (R-squared)。平均绝对误差 (MAE)：计算预测值与真实值之间绝对误差的平均值。公式： MAE = (1/n) Σ |y i - ŷ i | ，其中 y i 是真实值，ŷ i 是预测值，n 是数据点的数量。优点：易于理解，对异常值不敏感。