-
ESP即英文缩写”Error of Square Prediction”，意为”平方预测误差”。在统计学中，ESP用于衡量实际观测值与预测值之间的误差大小。通过计算预测值与真实观测值的差异的平方，我们能够获取ESP值，该值越小表示预测越准确。
-
ESP可以用于评估各种预测模型的准确性，包括机器学习算法、回归模型以及时间序列模型等。它在市场预测、天气预报、股票价格预测等领域具有广泛的应用。
-
通过比较不同模型的ESP值，我们可以选择最合适的模型。较小的ESP值表示模型的准确性更高，更可靠。同时，ESP还可以用于改进预测模型，通过不断调整模型参数和训练样本，使得ESP值逐渐减小，预测结果更准确。
