时间序列预测中的回测是一种通过将其应用于历史数据来评估预测模型性能的方法。主要目标是查看模型在预测过去事件方面的表现。此过程涉及将历史数据分为两部分: 用于创建模型的训练集和用于评估其预测能力的测试集。通过将模型的预测值与测试集中的实际观测值进行比较，开发人员可以衡量准确性、偏差和可变性等指标，帮助他们确定模型是否稳健可靠。
一种常见的回测方法是滚动预测或步行验证方法。在这种方法中，开发人员通过在扩展的数据点集上训练模型来不断测试模型，然后立即预测下一个点，然后再继续下一个点。例如，如果历史销售数据跨越几年，开发人员可能会使用前三年的数据训练模型，对下个月进行预测，并将该预测与实际结果进行比较。通过推进训练窗口来重复此过程，从而允许更细粒度的性能分析，并帮助识别模型在不同时间段内的表现。
回溯测试不仅可以评估模型的准确性，还可以根据历史数据的性能调整参数，从而帮助微调模型。例如，如果时间序列预测模型在季节性高峰期间始终预测不足，则开发人员可以修改模型参数或合并其他解释变量以提高准确性。最终，回测是模型开发过程中的关键步骤，使开发人员能够信任他们的预测，并根据经验证据而不是猜测做出明智的决策。