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能源存储数据管理软件：能源存储预测模型开发_（7）.模型评估与优化.docx

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    模型评估与优化

    在能源存储预测模型的开发过程中，模型评估与优化是至关重要的步骤。通过评估模型的性能，我们可以了解模型在实际应用中的表现，并据此进行优化以提高预测精度和可靠性。本节将详细介绍模型评估的方法和指标，以及如何通过不同的优化技术来提升模型的性能。

    模型评估方法

    交叉验证

    交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术，通过将数据集分割成多个子集，轮流将其中的一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，从而多次评估模型的性能。常见的交叉验证方法包括：

    K折交叉验证：将数据集划分为K个子集，每次使用K-1个子集进行训练，剩下的1个子集进行测试，重复K次后取平均性能

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