需求预测：深度学习模型_（11）.模型评估与优化.docx
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模型评估与优化
模型评估的重要性
在需求预测中，模型的评估是确保模型性能和可靠性的关键步骤。一个未经充分评估的模型可能会在实际应用中出现严重的偏差，导致预测结果的不准确。模型评估可以帮助我们了解模型的性能，识别其优点和不足，并为后续的优化提供方向。常见的评估指标包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、R2分数等。这些指标可以帮助我们量化模型的预测误差，从而做出更明智的决策。
均方误差（MSE）
均方误差（MeanSquaredError,MSE）是衡量模型预测值与实际值之间差异的一种常用方法。MSE的计算公式如下：
$$
MSE=_{
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