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Autopilot 會產生準確度指標來評估候選模型，並協助您選擇要使用哪個模型來產生預測。您可以讓 Autopilot 為您最佳化預測器，也可以手動選擇預測器的演算法。根據預設，Autopilot 使用 Average Weighted Quantile Loss (平均加權分位數損失)。
下列清單包含目前可用來測量時間序列預測模型效能的測量結果名稱。
RMSE-
均方根誤差 (RMSE) – 測量預測值與實際值之間的平方差異的平方根，並對所有值進行平均。這是指出是否存在較大模型錯誤與異常值的重要指標。其數值範圍從零 (0) 到無限大，數字越小，表示模型越適合資料。RMSE 取決於規模，不應用於比較不同大小的資料集。
wQL-
加權分位數損失 (WQL)–透過測量預測與實際 P10、P50 和 P90 分位數之間的加權絕對差異來評估預測的準確性，數值越低表示效能越好。
Average wQL (default)-
平均加權分位數損失 (平均 WQL)–透過平均 P10、P50 和 P90 分位數的準確度來評估預測。數值越低表示模型越準確。
MASE-
平均絕對比例誤差 (MASE) – 透過簡單基準預測方法的平均絕對誤差標準化的預測的平均絕對誤差。值越低表示模型越準確，其中 MASE < 1 估計值比基準更好，MASE > 1 估計值比基準較差。
MAPE-
平均絕對誤差百分比 (MAPE) – 所有時間點的平均誤差百分比 (平均預測值與實際值的百分比差異)。數值越低表示模型越準確，其中 MAPE = 0 是沒有錯誤的模型。
WAPE-
加權絕對誤差百分比 (WAPE) – 絕對誤差的總和，由絕對目標的總和標準化，測量預測值與觀測值的整體偏差。數值越低表示模型越準確。
