模型比较——判断预测模型优劣的几个重要指标

检验预测有效性，三个常用的指标：

• 平均绝对误差（MAE）
• 均方根误差（RMSE）
• 平均绝对百分比误差（MAPE）
  【这些指标的值越小，预测精度就越高】

检验模型预测性能：

• 泛化能力是获取预测性能的重要指标。用一致性指数（IA）来反映泛化能力。
  【IA 值的取值范围在０~１之间，计算结果越接近１说明拟合效果越好，预测性能越好】

检验模型预测能力：

• U统计量（U1）来评价预测能力
  【其值越接近0，预测模型的预测能力越好】

各个统计量具体的计算公式：

（还会持续更新一些计量和机器学习的基本知识，可以点个关注蹲一蹲~ 如果有问题欢迎交流~~~）