注意力机制如何增强时间序列预测模型的性能?

注意力机制如何增强时间序列预测模型的性能?

样本内预测和样本外预测是评估预测模型性能时使用的两种方法。样本内预测涉及使用模型训练集中包含的历史数据。在这里,模型直接拟合此数据,并且可以在同一数据集上评估其预测。这使开发人员可以根据已知信息来衡量模型预测结果的准确性。但是,这种方法可能无法提供模型性能的实际度量,因为它之前已经 “看到” 了数据。

另一方面,样本外预测是指根据模型训练过程中未使用的数据预测结果。这通常涉及将数据分成训练集和测试集。一种常见的做法是在一部分数据 (训练集) 上训练模型,然后在其余数据 (测试集) 上评估其性能。这种方法可以更好地指示模型在遇到新的,看不见的数据的真实场景中的表现。例如,如果你建立一个模型来预测股票价格,你会根据过去十年的历史价格对其进行训练,然后根据下一年的数据对其进行评估。

总之,关键区别在于用于评估的数据。样本内预测在训练的相同数据上测试模型,这可能无法可靠地反映其预测能力。相比之下,样本外预测使用单独的数据来评估模型如何推广到新情况。对于有效的模型评估,主要依靠样本外数据至关重要,因为它可以更紧密地模拟实际应用,并有助于识别潜在的过度拟合问题。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
推荐系统如何融入用户画像?
召回率是评估推荐系统性能的重要指标。它衡量推荐系统从可用的相关项目总数中成功识别的相关项目的比例。简单来说,recall有助于确定系统在查找用户实际喜欢或发现有用的项目方面有多好。对于开发人员来说,实现高召回率表明推荐系统在显示满足用户偏好
Read Now
NLP模型的碳足迹是什么?
NLP通过分析大量非结构化文本数据 (如客户评论、社交媒体帖子和调查回复) 来简化市场研究。情绪分析可识别客户对产品或品牌的意见和情绪,提供可操作的见解。主题建模和聚类将类似的反馈分组,揭示了趋势和需要改进的地方。 NLP驱动的工具还通过
Read Now
什么是开源软件?
开源软件是指其源代码向公众开放的软件,使得任何人都可以查看、修改和分发该软件。这与专有软件形成对比,后者限制对其源代码的访问。开源模型鼓励协作开发,不同背景的开发者可以共同为软件的改进做出贡献。通过共享源代码,开源项目可以从社区反馈中受益,
Read Now