LSTM预测模型的误差检验

LSTM预测模型的误差检验通常使用常见的回归评估指标来衡量预测结果与实际结果之间的误差。以下是一些常用的误差检验指标：

1. 平均绝对误差（MAE）：计算预测值与实际值之间的绝对差值的平均值。它表示了预测结果的平均误差大小。

2. 均方误差（MSE）：计算预测值与实际值之间的差值的平方的平均值。MSE会放大大误差，使其对整体误差有更大的影响。

3. 均方根误差（RMSE）：MSE的平方根，用于衡量预测结果与实际结果之间的平均偏差。

4. 平均绝对百分比误差（MAPE）：计算预测值与实际值之间的绝对百分比差值的平均值。它可以用来度量预测误差相对于实际值的大小。

5. R平方（R-squared）：表示模型拟合数据的程度，它的取值范围在0到1之间。越接近1表示模型对数据的拟合越好。

在进行误差检验时，可以使用这些指标来评估模型的性能并选择最佳的模型。