21 | 模型性能评估（三）：从股价预测产品看回归算法常用的评估指标
刘海丰
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
你好，我是海丰。
股票价格预测模型或者说算法不仅是金融界一项重要的研究课题，也往往和我们的直接经济利益相关，因此一直备受关注。
为了能够准确预测股票未来的价格，很多公司和机构不断尝试开发了很多股票价格预测的模型。但是，对于用算法来进行股票价格的预测这件事情，市场上有两种不同的声音：有的人认为算法是可以预测股票的，并且用 LSTM 算法进行了很多验证；有的人认为股票走势是随机游走的，不论用什么模型预测结果都不可能准确。
不过，这节课，我可不打算和你深入讨论股票预测是否可以用算法实现。我们只会对股票预测模型的结果进行评估，让你知道回归模型的性能评估该用什么指标，以及具体怎么做。
回归算法的评估和分类算法的评估在底层逻辑上是一致的，都是为了找到真实标签和预测值之间的差异。只是对于分类算法来说，我们关注的是预测分类和实际分类是否相同，而对于回归算法来说，我们关注的是模型是否预测到了正确的数值。 比如，我们预测一只股票 10 天后的价格是 10 元，在对模型进行评估的时候，你只要看 10 天后的价格和预测价格是否一致就可以了，如果不一致，再看差异有多大。
在回归算法中，常见的性能评估指标主要有 4 个，分别是 MSE（Mean Squared Error，均方误差）、RMSE（Root-mean-squared Error，均方根误差）、MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差 ） 和 （R Squared 决定系数）。
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回归算法在股价预测中的应用备受关注，本文介绍了回归算法常用的评估指标，包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数$R^2$。通过对股票价格预测模型的结果进行评估，读者可以了解这些指标的原理、计算方法以及如何对模型进行性能评估。文章还详细解释了如何计算MSE、RMSE和MAE，并指出在实际工作中，算法工程师更多地使用MSE，而在实际效果评估时更多地使用MAE。此外，文章还介绍了RMSE和MAE的区别，以及在选择指标时的考虑因素。另外，文章还介绍了$R^2$的计算方法和应用场景。通过本文，读者可以快速了解回归算法在股价预测中的评估指标及其应用，以及如何选择合适的指标来评估模型性能。
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悠悠当rss比tss大的时候， 回出现负值，rss越大，说明预测越不准2021-02-106
发条实际值数据相近导致TSS减小，预测值不准或存在极端值时导致RSS骤增。2021-08-041
Rosa rugosa当rss比tss大的时候了，会出现负值。有可能因为实际值分布扁平，预测值又非常不准。就会导致出现负值。2021-03-151
EnidYin当预测值均高于实际值时2023-11-07归属地：北京
潘平老师，R方不可能为负值吧？TSS=RSS+ESS，ESS始终是大于0的2023-08-30归属地：上海- Geek_acbb8b结合公式来看，本质上是预测值与平均值的偏差过大，所以导致r出现负数。说明预测值对于整体的数据分布而言都有较大偏差2023-06-28归属地：广东
- Geek_23daec实际值小于预测值时2023-01-30归属地：上海
俯瞰风景.RSS大于TSS时，也就是RSS过大，即实际值和预测值之间误差很大，这意味着预测不准2021-08-28- lveaze推荐，预测，聚类算法的模型怎么评估？2021-07-29
加菲猫RSS大于TSS时，出现负值，拆解后有两种可能情况：当Y为正值，Y实际平均值大于预测值，R2为负值；当Y为负值（如利润），Y实际平均值小于预测值，R2也为负值2021-04-27
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