评估Heygen算法在预测复杂经济模型时的准确性可以通过以下几种方式进行：
使用实际数据集进行验证：可以通过将Heygen算法应用于实际的经济数据集，并与实际观测值进行比较来评估其准确性。比较预测值与实际观测值的差异可以帮助评估算法的准确性。
交叉验证：使用交叉验证方法来评估算法的准确性。将数据集分为训练集和测试集，多次重复此过程，可以帮助评估算法在不同数据集上的泛化能力和稳定性。
比较与其他算法的性能：将Heygen算法与其他常用的预测算法进行比较，如线性回归、支持向量机等，可以帮助评估其在预测复杂经济模型时的准确性和效果。
使用评估指标：可以使用一些评估指标来评估Heygen算法的准确性，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R-squared）等。
通过以上方法可以全面评估Heygen算法在预测复杂经济模型时的准确性，从而确定其在实际应用中的可靠性和有效性。
