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流量预测结果的评估与优化

在上一节中，我们讨论了如何使用机器学习模型进行5G网络流量预测。本节将重点介绍如何评估这些预测结果的有效性，并基于评估结果进行优化，以提高预测的准确性。流量预测结果的评估是确保模型性能的重要步骤，而优化则是不断改进模型的过程。我们将从以下几个方面展开讨论：

评估指标

交叉验证

模型调优

特征工程

误差分析

模型集成

持续监控与迭代

1.评估指标

评估流量预测模型的性能是优化过程中不可或缺的一环。常用的评估指标包括：

均方误差（MeanSquaredError,MSE）：衡量预测值与真实值之间的平方差的均值。

均方根误差（