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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)。鉴于数据挖掘中预测概念的核心角色，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)。
对于后者，传递出的任何新知识的价值和准确性的联系并不那么紧密;一些模型的预测能力可能有必要使我们相信发现的模式是真实的。然而，一个难以理解的复杂的或者完全不透明的模型的预测结果具有高准确性，但传递的知识也不是那么有见地;然而，一个简单的低准确度的模型可能传递出更有用的见解。
准确性和价值之间的分离在改善行为的情况下并不明显，然而一个突出问题是“预测模型是为了正确的事，还是为了正确的原因?” 换句话说，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。
模型稳定性同样如此，虽然稳定性是预测模型的有趣的度量，稳定性不能代替模型提供业务理解的能力或解决业务问题，其它技术手段也是如此。
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。
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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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