准确性和稳定性是预测模型常用的两个度量。准确性是指正确的预测结果所占的比例;稳定性是指当创建模型的数据改变时，用于同一口径的预测数据，其预测结果变 化有多大(或多小)。一个预测模型的准确性和稳定性常被认为决定了其结果的价值的大小，实际上并非如此。
体现预测模型价值的有两种方式：一种是用模型的预测结果来改善或影响行为，另一种是模型能够传递导致改变策略的见解(或新知识)。
一个模型的价值和它的预测准确度一样，都源自它的业务问题。例如，客户流失模型可能需要高的预测准确度，否则对于业务上的指导不会那么有效。相 反的是一个准确度高的客户流失模型可能提供有效的指导，保留住老客户，但也仅仅是最少利润客户群体的一部分。如果不适合业务问题，高准确度并不能提高模型 的价值。
总之，预测模型的价值不是由技术指标决定的。数据挖掘者应该在模型不损害业务理解和适应业务问题的情况下关注预测准确度、模型稳定性以及其它的技术度量。
第九，变化律：所有的模式因业务变化而变化。
数据挖掘发现的模式不是永远不变的。数据挖掘的许多应用是众所周知的，但是这个性质的普遍性没有得到广泛的重视。
行为的变化、市场的变化、竞争的变化以及整个经济形势的变化，预测模型会因这些变化而过时，当他们不能准确预测时，应当定期更新。
数据挖掘在欺诈模型和风险模型的应用中同样如此，随着环境的变化欺诈行为也在变化，因为罪犯要改变行为以保持领先于反欺诈。欺诈检测的应用必须设计为就像处理旧的、熟悉的欺诈行为一样能够处理新的、未知类型的欺诈行为。
某些种类的数据挖掘可能被认为发现的模式不会随时间而变化，比如数据挖掘在科学上的应用，我们有没有发现不变的普遍的规律?也许令人惊奇的是，答案是即使是这些模式也期望得到改变。理由是这些模式并不是简单的存在于这个世界上的规则，而是数据的反应—-这些规则可能在某些领域确实是静态的。
然而，数据挖掘发现的模式是认知过程的一部分，是数据挖掘在数据描述的世界与观测者或业务专家的认知之间建立的一个动态过程。因为我们的认知在持续发展和增 长，所以我们也期望模式也会变化。明天的数据表面上看起来相似，但是它可能已经集合了不同的模式、(可能巧妙地)不同的目的、不同的语义;分析过程因受业 务知识驱动，所以会随着业务知识的变化而变化。基于这些原因，模式会有所不同。
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作者：cz_Five
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/cz_Five/article/details/78479800?utm_source=copy
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