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预测模型的评估与选择
在上一节中，我们已经介绍了如何构建库存预测模型。然而，模型的构建只是第一步，接下来我们需要对这些模型进行评估和选择，以确保我们选择的模型能够准确地预测未来的库存需求。本节将详细介绍如何评估和选择预测模型，包括常用的评估指标、交叉验证方法以及如何利用人工智能技术来优化模型选择过程。
评估指标
评估预测模型的性能是选择最佳模型的关键步骤。在库存预测中，常用的评估指标包括均方误差（MeanSquaredError,MSE）、均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）、平均绝对误差（MeanAbsolu
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