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？
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多智能体系统的关键组成部分是什么？
一个多智能体系统（MAS）由多个智能体组成，这些智能体在共享环境中相互作用，以实现特定目标。该系统的关键组成部分包括个体智能体、环境以及智能体之间的沟通机制。每个智能体独立运作，拥有自身的目标，并能够根据其对环境的感知做出行动。环境则作为智
增强策略在强化学习中是如何工作的？
强化学习（RL）中的增强策略是指用于扩展或增强训练数据以改善学习过程的技术。这些策略可以调整智能体与其环境的互动方式，使训练更加高效和有效。例如，通过修改状态表示或行动选择过程，增强策略可以帮助RL智能体在多样或复杂的场景中表现得更好。
分布式数据库中的复制是什么？
最终一致性是一种在分布式系统中使用的一致性模型，其中对共享数据存储的更新将随着时间的推移传播并变得一致。这意味着，虽然不保证立即一致性，但系统确保如果对某个数据没有新的更新，那么对该数据的所有访问最终将返回最后更新的值。这种方法旨在提高分布