为了评估时间序列模型的准确性，您需要使用量化预测误差的指标，验证模型随时间的稳定性，并评估其在实践中的相关性。常用的指标包括平均绝对误差 (MAE)、均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和平均绝对百分比误差 (MAPE)。这些指标衡量预测值和实际值之间的平均偏差，但每个指标都强调误差的不同方面。例如，RMSE 对较大误差的惩罚比 MAE 更重，使其能够突出显示重要的异常值。MAPE 以百分比形式表示误差，这有助于比较具有不同规模的数据集的性能。同样重要的是使用时间感知交叉验证，例如滚动窗口或扩展窗口，以确保模型能够很好地推广到未见过的数据，而不会将未来的信息泄露到训练中。
除了指标之外，将预测与实际数据进行可视化比较是识别模型可能遗漏的模式的实用方法。例如，将预测与历史数据一起绘制可以揭示模型是否捕获了季节性、趋势或突然变化（例如，节假日期间的销售额激增）。残差分析（检查预测误差是否随机且均匀分布）是另一个关键步骤。如果残差显示自相关（例如，误差随着时间的推移持续增加），则模型可能未考虑潜在的模式。自相关函数 (ACF) 图或 Ljung-Box 检验等工具可帮助检测这些问题。例如，具有季节性残差的零售需求预测模型可能需要更强的季节性分解或用于节假日的外部回归变量。
最后，考虑特定领域的要求。股票价格预测模型可能优先考虑方向准确性（预测向上或向下移动）而非绝对误差，而能源需求模型可能侧重于最大限度地减少高峰时段误差。跨多个时间段测试稳健性也至关重要。例如，在疫情前数据上训练的模型应针对疫情时期的数据进行验证，以检查适应性。步进式验证（其中模型逐步重新训练并在下一个时间窗口中进行测试）模拟了现实世界的部署。将定量指标、视觉检查和领域背景相结合，可确保全面的评估，从而在统计严谨性和实践效用之间取得平衡。