评估模型效果

训练作业完成后，可以通过平台提供的评估指标评估模型的效果，查看模型指标步骤如下：

1. 使用最终租户登录ModelArts Studio平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。
2. 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”。
3. 单击训练完成的模型，可在“训练结果”页面查看详细的模型效果评估指标，各指标说明见表1。
   图1 训练结果页面
   

   表1 模型效果评估指标说明

   评估指标	指标说明
   Loss	训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，通常情况下越小越好。这里代表高空Loss（深海Loss）和表面Loss（海表Loss）的综合Loss。 一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。
   高空Loss（深海Loss）	高空Loss（深海Loss）是衡量模型在高空层次变量或在深海变量预测结果与真实结果之间差距的指标。 该值越小，表示模型在高空（深海）变量的预测精度越高。
   表面Loss（海表Loss）	表面Loss（海表Loss）是衡量模型在表面层次变量或在海表变量预测结果与真实结果之间差距的指标。 该值越小，表示模型在表面（海表）变量的预测精度越高。
   RMSE	均方根误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的平方误差的平均值的平方根。 该值越小，代表模型性能越好。
   MAE	平均绝对误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的绝对误差的平均值。 该值越小，代表模型性能越好。
   ACC	ACC（异常相关系数，距平相关系数，Anomaly Correlation Coefficient）是一个重要的统计指标，用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。 ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异，其值范围从-1到+1，值越接近+1表示预报与观测的一致性越好，值为0表示没有相关性，而负值则表示反向相关。
   RQE	衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的相对误差的平方和。 该值越小，代表模型性能越好。