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选择合适的模型评估指标需根据量化模型的任务类型（回归或分类）以及关注重点来确定：
回归模型评估指标
均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）：衡量预测值与实际值之间的平均误差程度，数值越小表示模型预测越准确。RMSE 是 MSE 的平方根，与预测值有相同的量纲，更直观地反映误差大小。
平均绝对误差（MAE）：计算预测值与实际值差值的绝对值的平均值，相比 MSE，MAE 对异常值不那么敏感，能更稳健地反映预测误差。
决定系数（R²）：表示模型对数据的拟合程度，取值范围在 0 - 1 之间，越接近 1 说明模型对数据的解释能力越强，预测效果越好。
分类模型评估指
标准确率（Accuracy）：预测正确的样本数占总样本数的比例，但在样本不均衡的情况下，准确率可能无法真实反映模型性能。
精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值：精确率衡量预测为正样本中实际为正样本的比例；召回率衡量实际正样本中被正确预测的比例；F1 值是精确率和召回率的调和平均数，综合反映模型的分类性能，适用于样本不均衡的场景。
ROC 曲线和 AUC：ROC 曲线展示了模型在不同阈值下的真正率（召回率）和假正率的关系，AUC（曲线下面积）越大，表示模型区分正样本和负样本的能力越强，常用于评估分类模型的整体性能。此外，在量化交易中还会关注与投资收益和风险相关的指标，如夏普比率（衡量单位风险下的超额收益）、最大回撤（投资期间可能出现的最大损失比例）等，用于评估模型在实际交易中的盈利能力和风险水平。
发布于2025-4-26 21:21 武汉
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