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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OLTP和OLAP基准测试有什么不同？
“在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP）是两种不同的数据库处理范式，服务于不同的目的，导致不同的基准测试。OLTP专注于管理和执行大量短事务，通常是在实时环境中进行。它的优化目标是快速高效地处理查询，这对于订单录入、金融交易和客
嵌入是如何支持迁移学习的？
在搜索引擎中，嵌入用于通过将查询和文档表示为共享嵌入空间中的向量来提高搜索结果的相关性和准确性。当用户提交搜索查询时，搜索引擎将查询转换为嵌入，并将其与索引文档或网页的嵌入进行比较。这允许系统返回在语义上与查询相似的文档，即使它们不包含确切
在大规模系统中使用强化学习的好处是什么？
零样本学习是一种机器学习方法，它使模型能够识别和分类在训练阶段从未见过的对象或概念。当训练数据有限时，或者当收集每个可能类别的示例不切实际时，这种技术特别有用。zero-shot learning不是仅仅依赖于标记的数据，而是利用相关类或属