数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一、模型评估
模型训练好了，我们还需要对模型进行评估，来确认我们的模型是否确实符合我们的预期、能够满足我们的业务需求、解决我们的业务问题。
从数学原理方面，我们有诸如准确率、召回率、F1 Score 等指标来评判一个模型的效果。同时，在公司中，很多时候我们还需要与业务人员共同进行人工抽样来确认效果。比如说我们构建好了检测文本相似性的模型，只有一个准确率 90% 的概率往往还不能直接使用，我们的效果还需要得到业务方，也就是总编的确认。不仅如此，由于我们训练使用的数据跟线上的数据肯定存在一些区别，在模型上线之后，仍然需要定期花时间来评估线上的效果。如果发现问题，可能需要对问题进行分析，看是否是个例还是大面积的问题。
二、部署上线
如果总编检查完了结果，并对我们工作的效果非常满意，那么我们就可以对模型进行部署上线了。
在部署的时候，我们更多地需要考虑一些工程问题。因为有时候我们的模型效果虽然没问题，但是运算速度可能太慢，或者需要太多的资源，而我们的服务器可能无法支持，或者我们的数据量太大处理不过来，又或者我们需要把服务集成到 App 上面，让用户在无网络时也可以使用等等。
三、下一次迭代
我们的抄袭检测服务终于可以上线了，然而数据挖掘流程并没有结束。可能是为了快速上线，也可能是由于当前的某些条件不具备，我们的第一版服务还存在着很大的优化空间，同时来自线上的日志收集也为我们准备了很多问题案例。在经过了一段时间之后，我们可能需要重新回到构建模型阶段，或者理解数据阶段，甚至是理解业务阶段，对我们的项目进行优化和迭代。数字化转型网www.szhzxw.cn
所以说，数据挖掘流程是一个循环往复的流程，虽然说按步骤进行了划分，但是这些步骤并不是绝对分隔的，每个步骤之间都有着千丝万缕的关系。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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