評估時間序列預測模型品質時，哪些評估指標適用？(選擇兩項)

評估時間序列預測模型時，Root Mean Square Error (RMSE) 適用於衡量預測值與實際值之間的平均差異，它對大誤差的懲罰較重，是常用的準確性指標。Average Weighted Quantile Loss (wQL) 則用於評估分位數預測的準確性，特別是在需要考慮預測區間和不確定性的情境下非常有用，例如風險管理或庫存優化。Recall 和 LogLoss 主要用於分類模型，而非時間序列預測。InferenceLatency 衡量模型推斷所需時間，是性能指標而非預測品質指標。