数据信息的相关误差如何降低从而获取更接近真实值的预测值
相关误差是指测量值与真实值之间的差异，可以通过多次测定来降低。为了获得更接近实际数据的预测结果，可以采用一些方法进行校准和分析： 
1.加样回收率（garch rate）：通过增加采样的数量或使用不同的采集方式等手段减少局部偏移量； 
2.均方根检验：根据标准正态分布表中的数据对各项参数求平均数以消除异常值； 
3.线性回归模型：利用神经网络、tensorflow等机器学习算法实现多元回归模型计算因子分解并生成一组随机森林树状图，从而控制总体特征变异系数； 
4.自适应优化技术：如scikit-learn中的l1梯度法可将各因素纳入到一个最小二乘矩阵内，提高拟合精度。