如何比较预测值与真实值

在使用Keras搭建神经网络时，可以通过回调函数来比较预测值与真实值。通过回调函数，可以传入新的数据，并查看预测值和真实值。具体来说，可以使用回调函数中的`on_epoch_end`方法，在每个epoch结束时进行比较。在这个方法中，可以获取到模型在当前epoch上的预测值和真实值，然后进行比较和其他操作。这样可以方便地监控模型的性能和进展。\[1\]

另外，根据引用\[2\]中的描述，可以看到模型的架构和预测值与真实值的对应关系。在回归问题中，目标的历史数据加上其他相关特征X被用于预测目标值。可以使用模型对输入序列进行预测，然后与真实值进行比较，以评估模型的准确性。

在比较预测值与真实值时，常用的指标是均方误差（Mean Squared Error，MSE）。MSE是预测值与真实值之间差异的平方的平均值。通过计算MSE，可以量化模型的预测误差大小，从而评估模型的性能。

总结起来，可以通过回调函数来比较预测值与真实值，并使用均方误差作为评估指标。这样可以监控模型的性能，并进行进一步的分析和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [keras输出预测值和真实值方式](https://blog.csdn.net/weixin_42566108/article/details/113520654)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [在预测值和地面真实值之间有系统偏差的LSTM](https://blog.csdn.net/weixin_39805119/article/details/110771655)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]