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预测误差是现象的观察值与预测值之差。一般来说,预测误差越小模型拟合效果越好。 ()
一般来说
预测值
拟合
发布时间:
2024-05-21 18:22:28
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1.
使用不同的预测模型进行趋势预测时,不同的模型拟合后R平方值如下所示,则( )的预测值与观测值拟合效果较好。
2.
以下说确的有( )A、评价预测精度是通过测量与分析预测误差进行的B、绝对误差是实际观测值与预测值的离差C、相对误差反映实际观测值与预测值之间差异的相对程度D、平均误差反映实际观测值与预测值之间的平均差异
3.
使用不同的预测模型进行趋势预测时,不同的模型拟合后R平方值如下所示,则( )的预测值与观测值拟合效果较好。选项: A:0.2 B:0.8 C:0.95 D:1
4.
()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。 选项:A:()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。
5.
预测误差的计算方法中,n个预测值误差的平均值被称为平均误差。
6.
对根据各种预测模型(例如回归法、判断法、指数平滑法等)的预测误差,给每种预测模型一定的权值。将各个预测模型的预测值进行加权平均后作为最后的预测结果的预测方法是以下哪个()。 选项: A、组合预测 B、地区性分解预测 C、协同预测 D、地区汇总预测
7.
()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。
8.
()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小
9.
一般来说,模型的AUC值越大,其模型预测结果也越好。 选项: A:正确 B:错误
10.
在多元回归模型中,最小二乘估计量是从以下哪个选项得出的 选项: A:最小化残差之差的绝对值 B:使误差平方和为零 C:最小化真实值和拟合值之间的距离 D:最小化预测误差的平方和
11.
在多元回归模型中,最小二乘估计量是从以下哪个选项得出的 选项: A:最小化预测误差的平方和 B:使误差平方和为零 C:最小化真实值和拟合值之间的距离 D:最小化残差之差的绝对值
12.
在模型拟合分析中,均方误差(MSE)是一种常用的评估回归模型预测效果的指标,计算公式为()。
13.
拟合直线方程法的原理是最小二乘原理,它是依据时间序列数据拟合一条直线形态的趋势线。该趋势线必须满足()。 选项: A、直线上的预测值与实际观察值的离差平方和为零 B、直线上的预测值与实际观察值的离差平方和为最小 C、直线上的预测值与实际观察值的离差总和为零 D、直线上的预测值与实际观察值的离差总和为最小
14.
损失函数是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小;
15.
损失函数是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小
16.
要计算预测值和实际值之间的误差绝对值,应该使用( ).
17.
关于模型误差,下列哪种说法是错误的()。A.通常将模型的预测输出与真实输出之间的差异称为误差B.训练集上的误差称为经验误差或训练误差C.新样本上的误差称为泛化误差D.模型的泛化误差越小,表示模型出现过拟合的可能性越大
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