本案例依原書 8.4.1、Fig. 8.4 整理。
比較 Proposed Hybrid、GPT-4、GAN、VAE 在 Market Trend Prediction 的主要 Quantitative Metric。
原書描述 Proposed Hybrid Model 在四項主要指標上最佳；GPT-4 次之；GAN／VAE 較弱。
| Model | Accuracy | Precision | Recall | F1 |
|---|---|---|---|---|
| Hybrid Proposed | 約 1.00 | 約 0.95 | 約 0.90 | 約 0.92 |
| GPT-4 | 約 0.90 | 約 0.85 | 約 0.88 | 約 0.86 |
| GAN | 0.75 | 0.70 | 0.72 | 0.71 |
| VAE | 原書描述較低 | 約 0.65 | 約 0.68 | 來源文字未可靠保留精確值 |
Excel 應保留 Exact／Around／Not Reliably Extracted 三種 Value Status；AI 解讀時不得把「around 0.90」改成精確 0.900。
依原書，Hybrid Model 綜合表現最佳，GPT-4 是相對可靠替代方案；GAN／VAE 在此 Trend-prediction 評估上較低。
指標較高不代表所有 Task 都由同一 Model 最適合。GAN／VAE 在 Scenario／Latent Structure 上仍有不同價值。
請比較 Hybrid、GPT-4、GAN、VAE 的 Accuracy、Precision、Recall、F1；所有標為 around 的值保留「約」，缺失值不得補猜。