预测模型可信度怎么求（模型预测正确率要达到多少）

预测模型的可信度可以通过多种方式来评估。以下是几种常见的方法：
1. 交叉验证：使用交叉验证技术，将数据集分成训练集和验证集，然后训练模型并在验证集上进行预测。根据模型在验证集上的表现，可以评估其预测能力和泛化能力。
2. 模型评估指标：使用一些常见的模型评估指标，如平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R-squared）等。这些指标可以衡量模型的预测准确度和拟合程度。
3. 置信区间：对于回归模型，可以计算预测值的置信区间。置信区间表示预测结果的可信程度，较窄的置信区间说明模型的预测能力较强。
4. 在新数据上的预测表现：对于时间序列数据或者其他具有时序性的数据，可以使用滚动预测的方法来评估模型在未来数据上的预测表现。将模型应用于新数据并评估其预测准确度，可以更好地了解模型的可信度。
需要注意的是，可信度评估只是对模型的预测能力进行初步的评估，它并不能完全代表模型的可靠性。在实际应用中，还需要考虑一些其他因素，如数据的质量、特征的选择、模型的假设等。