文章摘要
计算预测值是模型训练中将输入数据代入当前参数公式得出的结果。例如房价预测模型根据面积、楼层等参数计算预测房价。过程类似按菜谱调配方尝味道，或按评分标准计算学生总分。训练时通过比较预测值与真实值的误差优化模型参数。核心是用现有公式计算预估结果，再逐步调整提升准确性。
一、什么是“计算预测值”？
在模型训练过程中，计算预测值就是：
用你当前的“公式”（模型参数），把输入的数据带进去，算出模型认为的“答案”。
比如你在做房价预测，模型的公式是：
预测房价=a×面积+b×楼层+c×距离地铁+d
你把每套房子的面积、楼层、距离地铁带进去，算出模型预测的房价，这就是“计算预测值”。
二、形象比喻
1. 做菜尝味道
你有一份菜谱（模型公式），比如：
“盐2勺+糖1勺+醋0.5勺+水500ml”，你把这些材料按比例放进去，做出来的味道就是“预测值”。
每次你换一下比例（参数），做出来的味道就会变（预测值也会变）。
2. 计算器算分数
老师有一套评分标准（模型公式），比如：
“作业分×0.4 + 测验分×0.3 + 出勤率×0.3 + 10分基础分”，
你把每个学生的分数带进去，算出来的就是老师预测的总分（预测值）。
三、具体计算过程（以房价预测为例）
假设模型公式：
预测房价=1.2×面积+0.5×楼层−0.01×距离地铁+20
（这里1.2、0.5、-0.01、20是当前模型的参数）
有一套房子数据：
面积：80㎡楼层：5距地铁：300米
计算步骤：
面积部分：
(1.2 \times 80 = 96)
楼层部分：
(0.5 \times 5 = 2.5)
距离地铁部分：
(-0.01 \times 300 = -3)
加上常数项：
(+20)
全部加起来：
(96 + 2.5 - 3 + 20 = 115.5)
结果
模型预测这套房子的售价是115.5万元。
四、在训练中怎么用？
对每一条数据（每套房子），都用当前的参数算一遍预测值。把预测值和真实值对比，算出误差。用误差来调整参数，让下次预测更准。
五、生活小结
就像你用配方做菜，尝出来的味道就是“预测值”；用评分标准算分，得出来的分数就是“预测值”；用模型公式带入数据，算出来的结果就是“预测值”。