12、预测内容传播力与股市走势：机器学习的应用

预测内容传播力与股市走势：机器学习的应用

预测内容传播力

在内容传播力预测方面，我们可以将预测值、实际值以及两者差异的百分比放在一起对比查看。通过以下代码可以查看相关描述性统计信息：

deltas['delta'].describe()

运行上述代码后得到的结果看似很不错，中位数误差为 0。然而，由于误差存在正负两方面，且往往会相互抵消，所以这一信息的实际作用有限。我们需要采用更具信息量的指标来评估模型，这里选择用均方根误差占实际均值的百分比来评估。

为了说明该指标的有效性，我们对两个样本序列进行如下操作：

import pandas as pd
import numpy as np

a = pd.Series([10,10,10,10])
b = pd.Series([12,8,8,12])
np.sqrt(np.mean((b-a)**2))/np.mean(a)

将其与均值对比：

(b-a).mean()

显然，前者是更有意义的统计量。接下来对我们的模型进行同样的操作：

np.sqrt(np.mean((y_pred-y_actual)**2))/np.mean(y_actual)

运行后会发现，原本看似出色的模型效果大