本文主要是介绍数据评价方法：关联度检验/后验差检验/小误差频率，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1.关联度检验
关联度检验可以这么理解：将得到的数据和一个“标准数据”进行比对，得出对应的关联度，关联度最大的数据（即和“标准数据”最“接近”的数据）是最优的数据（直观理解就是，班级里面有一个同学最优秀，拿全班同学和ta比较，认为最接近ta的就是最优秀的）。
关联度检验的流程：
举例说明，现在有一组原始数据x0=[1,2,5,7,9]，对它按时间[1,2,3,4,5]分别进行灰色预测、一次拟合、三次拟合、指数拟合得到对应数据（即相关拟合下时间[1,2,3,4,5]对应的数据）如下图所示，问x1，x2，x3，x4中哪一组数据最接近于原始数据（即拟合效果最好）
按照关联度检验的流程，先求绝对误差如下图所示：
则该组数据的两级最小差min min|X0(k)-Xn(k)|=0;两级最大差max max|X0(k)-Xn(k)|=1.0495
(这里两级最小差可理解为所有绝对误差中的最小值，同理两级最大差)
带入关联系数的
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