AI 術語詞典

訓練模型時，不小心納入在預測時無法獲取的未來或結果資訊，導致模型過度樂觀。

時序點過程是一種用於建模非連續事件發生時間的統計工具，特別適用於分析事件之間的時間依賴性與相互作用。

衡量一個詞對文件的重要性：在這篇文件中出現多（TF 高）但在其他文件中少見（IDF 高）的詞最重要

測試資料集用於評估模型在未見過資料上的泛化能力，是模型效能的最終指標，在模型部署前使用。

時間序列分析是研究按時間順序排列的數據點序列，以識別模式、趨勢和週期性，並預測未來值。

分詞是自然語言處理（NLP）中的基礎步驟，旨在將連續的文本序列拆解成更小的、具有語義意義的單元，例如詞彙、子詞或字符，這些單元稱為 tokens。

訓練集是用於訓練機器學習模型的資料集，模型通過學習訓練集中的模式和關係來提升預測能力。

將時間序列資料拆解為趨勢、季節性與殘差成分，以揭示其潛在模式。