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。
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什么是对抗性增强？
对抗性增强是一种在机器学习中使用的技术，特别是在训练模型以提高其对抗攻击的鲁棒性时。简单来说，它涉及生成经过修改的训练数据版本，这些版本可以在推理阶段迷惑模型。该方法的目的是增强模型在面对故意扭曲或精心制作以利用其弱点的输入时，正确分类或预
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文本嵌入如何改善全文搜索？
文本嵌入通过将单词或短语转换为数字向量，从而显著增强了全文搜索，这些向量在多维空间中代表其含义。这一转变使得搜索系统不仅能理解文档中关键字的存在，还能理解它们使用的上下文。通过嵌入，类似的单词或短语在这个向量空间中可以更紧密地找到，从而促进