有效评估时间序列模型需要关注时间结构、稳健的验证和特定领域的指标。与传统的机器学习不同，时间序列数据在观测值之间存在依赖关系，因此像随机训练-测试分割这样的标准实践可能会导致误导性的结果。相反，按时间顺序分割数据：将最近的时期保留为测试集。例如，如果预测月度销售额，请使用截至 2023 年 12 月的数据进行训练，并使用 2024 年 1 月之后的数据进行测试。平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 等指标量化预测准确性，而平均绝对百分比误差 (MAPE) 对于相对误差很有用。对于多步预测，请考虑 MASE（平均绝对比例误差）等指标，该指标将性能与朴素基线进行比较。这些选择确保评估反映实际部署，模型按顺序预测未来未见数据。
验证必须考虑时间依赖性。 步进式验证是一种常见的方法：迭代地在扩展或滑动窗口上进行训练，并在下一个时间步长上进行测试。例如，如果预测每日能源需求，则在前 90 天进行训练，预测第 91 天，然后重新训练第 1-91 天以预测第 92 天，依此类推。 这模拟了模型如何随时间更新。 此外，通过比较训练和测试性能来检查过度拟合。 如果模型在训练数据上表现良好，但在测试集上表现不佳，则它可能记住了噪声。 对于像 LSTM 这样的复杂模型，使用 dropout 或正则化等技术来减少过度拟合。 始终报告置信区间或预测区间以传达不确定性，尤其是在金融预测等风险评估至关重要的应用中。
最后，分析残差和模型假设。残差（预测误差）应类似于白噪声 - 没有模式、趋势或自相关。绘制随时间变化的残差或使用自相关函数 (ACF) 图可以揭示未建模的季节性或趋势。例如，如果残差在每月数据中每 12 个月出现峰值，则该模型可能遗漏了年度季节性。诸如 Ljung-Box 检验之类的统计检验会检查残差自相关性。验证模型是否与领域知识一致：零售需求预测应反映已知的假期高峰。与 ARIMA 或指数平滑等基线模型进行比较，以确保您的模型增加价值。例如，如果神经网络的表现几乎没有优于简单的移动平均值，则其复杂性可能是不合理的。这些步骤确保模型在统计上合理且在实践中很有用。