评估时间序列模型的准确性涉及使用误差度量将模型的预测与实际值进行比较。常见的度量包括平均绝对误差 (MAE) 、均方误差 (MSE) 和均方根误差 (RMSE)。这些指标量化了预测值和观测值之间的差异，较低的值表示更好的准确性。目视检查残留物是另一个重要步骤。通过绘制残差 (预测值和实际值之间的差异)，您可以检查模式或偏差。理想情况下，残差应该类似于白噪声，这意味着它们是随机分布的，没有可辨别的模式。交叉验证可以进一步验证准确性。一种常见的方法是基于时间的拆分，即在一段数据上训练模型，并在后续段上进行测试。这确保了评估反映了在训练期间未来数据不可用的真实场景。像Python的 'sklearn' 或 'statsmodels' 这样的工具提供了内置函数来计算错误指标并可视化结果。
什么是SARIMA，它与ARIMA有什么不同？
继续阅读
数据治理在数字化转型中的作用是什么？
数据治理在数字化转型中发挥着至关重要的作用，通过确保数据在组织内得到妥善管理、控制和利用。它建立了处理数据的政策和程序，包括数据质量、数据隐私和数据安全。当企业进行数字化转型时，他们通常依赖数据驱动的策略来改善运营和客户体验。有效的数据治理
可观测性如何确保数据库完整性？
“可观察性在确保数据库完整性方面发挥着至关重要的作用，它使开发人员能够实时监控、分析和响应数据库的行为。当一个系统是可观察的时，它提供了对其性能、数据流和潜在问题的洞察，这有助于开发人员检测可能危及数据完整性的异常或错误。通过实施可观察性实
有没有关于计算机视觉的好视频讲座？
是的，Matlab的计算机视觉工具箱可用于大型产品，尽管其适用性取决于项目的特定要求。Matlab在快速原型设计，算法开发和数据可视化方面表现出色，使其成为研究和早期开发的理想选择。
但是，大规模部署基于Matlab的解决方案可能会带来一