我有一个基于多层神经网络的估计器，它输入车辆过去的到达时间，并估计下一辆车的到达时间（使用反向传播算法）。基于某个阈值（例如，10秒），估计器将预测时间分类为高或低（1或0）。我的问题是，根据观测和预测/估计的到达时间（1和0），我如何计算整体预测的准确性（或正确预测率）？
您必须自己定义high (1)和low (0)的含义。例如，您可以说high到达时间等于5分钟或更长，low到达时间小于5分钟。一旦你的神经网络做出预测，你就可以在样本中检查下一辆车的到达时间是high还是low（即分别超过5分钟或少于5分钟）。你可以用这个来计算你的预测的准确性。