物流预测方法中如何评估模型的准确性？
在物流预测中，评估模型的准确性是非常重要的，可以通过以下几种方法来进行评估：
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MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）：计算预测值与实际值之间的绝对误差的平均值，可以衡量模型的预测准确度，越小越好。
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RMSE（Root Mean Squared Error，均方根误差）：计算预测值与实际值之间的误差的平方的均值再开根号，可以更好地反映预测误差的大小。
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MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差）：计算预测值与实际值之间的百分比误差的平均值，可以帮助评估模型的百分比预测误差。
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残差图（Residual Plot）：绘制预测值与残差（实际值与预测值之间的差值）的散点图，观察残差是否随机分布在0附近，可以帮助判断模型是否存在系统性误差。
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时间序列交叉验证（Time Series Cross-Validation）：对时间序列数据进行交叉验证，可以更好地评估模型在未来数据上的泛化能力。
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预测准确率（Forecast Accuracy）：通过比较实际值与预测值之间的差异，计算预测准确率，可以直观地了解模型的表现。
