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文件名称：需求预测：深度学习预测_（8）.模型评估与验证.docx
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总页数：26 页
更新时间：2025-08-14
总字数：约1.37万字
文档摘要
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模型评估与验证
在需求预测中，模型的评估与验证是确保模型性能和可靠性的关键步骤。本节将详细介绍如何对深度学习模型进行评估和验证，包括常用的评估指标、验证方法以及如何使用这些方法来优化模型。我们将通过具体的例子来说明这些概念，确保读者能够实际操作并理解其背后的原理。
评估指标
1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）
均方误差是最常用的回归问题评估指标之一。它计算的是预测值与实际值之间差值的平方的平均值。MSE对于较大的误差非常敏感，因此适用于需要精确预测的场景。
公式
MSE
其中，yi是实际值，yi是预测值，n
代码示例