关于 LSTM 的准确度答案

【问题标题】：About accuracy of LSTM关于 LSTM 的准确度
【发布时间】：2020-10-13 11:51:43
【问题描述】：

我刚刚用 LSTM 建立了一个价格预测模型，RMSE 约为 0.12。价格范围是0到3，是不是说明模型准确？还有其他方法可以衡量 LSTM 的准确率吗？

谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这个意义上的准确性是相当主观的。 RMSE 意味着你的 LSTM 平均偏离了 0.12，这比随机猜测要好得多。

通常将准确度与另一种（简单）算法的基线准确度进行比较，以便您了解任务是非常简单还是您的 LSTM 非常好。

肯定有 other ways to measure accuracy，但您真的应该考虑平均偏离 0.12 是否对您的任务有好处，或者与其他回归相比是否有好处。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你测量 MAE 而不是 RMSE 会更容易，因为 L1 是一个更“自然的度量”。

如果你想估计你的模型有多好，你需要建立基线。例如，您可以检查错误如何改变您预测的平均值，或者您是否始终预测最后一个可用数据点。

也就是说，一旦您计算出来，您就可以计算相对指标，例如模型的 MAE 除以这些基准之一的 MAE。这建立在 Rob Hyndman 的 MASE 指标的概念之上。我建议你看看它。

【讨论】：

【解决方案3】：

测试此性能是否良好的一种“简单”方法是计算幼稚预测的 RMSE。天真的预测是预测上一步的值。因此，如果您的系列具有值 [0, .2, .8, 2.2, 1.1]，那么下一个预测值将是“1.1”。

你的 LSTM 的 RMSE 应该小于你的幼稚预测的 RMSE，但即使是更小的 RMSE 也不能保证你的模型是好的。

【讨论】：