时间序列预测中的回测是一种通过在历史数据上测试预测模型来评估其性能的方法。其核心思想是模拟模型预测过去结果的方式，从而使开发人员能够在实际场景中部署模型之前评估其准确性和可靠性。例如，如果您正在构建一个模型来预测零售公司的月度销售额，则回测包括在某个时间点之前的数据上训练模型，然后使用它来预测下个月的销售额。您将在历史数据集上重复此过程，将预测结果与实际结果进行比较，以衡量平均绝对误差 (MAE) 或均方根误差 (RMSE) 等指标。这种方法有助于确定模型是否能很好地泛化或过度拟合训练数据中的噪声。
实施回测的常见方法是通过扩展窗口或滚动窗口等技术。在扩展窗口设置中，训练数据集会增量增长，而测试窗口会向前移动。例如，您可以先在 1 月至 6 月的数据上进行训练，预测 7 月，然后在 1 月至 7 月的数据上重新训练模型以预测 8 月，依此类推。另一方面，滚动窗口保持训练窗口大小固定。如果窗口跨越六个月，您将在 1 月至 6 月进行训练以预测 7 月，然后在 2 月至 7 月进行训练以预测 8 月。这模仿了较旧数据变得不太相关的情况。这些方法可帮助开发人员了解模型如何随时间推移适应趋势或季节性。像 Python 的 sklearn.model_selection.TimeSeriesSplit 这样的工具或自定义代码可以自动执行此过程，将数据拆分为顺序的训练-测试对。
但是，回测有其局限性。一个关键的挑战是避免数据泄露——即来自未来的信息无意中影响了训练期间的模型。例如，如果您在使用整个数据集的均值和方差对数据进行归一化，然后再拆分为训练集和测试集，则该模型会获得不公平的优势。另一个问题是计算成本，尤其是在需要频繁重新训练的大型数据集或复杂模型中。为了解决这个问题，开发人员可能会使用增量学习算法或限制重新训练频率。此外，回测假设历史模式将持续存在，这在快速变化的环境（例如，危机期间的股票市场）中可能不成立。尽管存在这些挑战，但严格的回测仍然是构建健壮的预测系统中的关键一步，它提供了模型优势和劣势的经验证据。