挖掘模型已经输出结果，为什么还不能直接全面应用？

正确答案 D

模型产出后还有结果评估与结果应用阶段。应先解释、评价适用性，取得许可后再应用，不能以算法运行完成代替业务验证，选D。

先追问一句：误差小，是在哪些数据上、对什么决策而言？在建模样本上表现好，不等于能指导后续补货。比如少预测十件关键备件可能造成停工，多预测十件普通耗材则可能只是增加少量库存，同样大小的误差，业务后果未必相同。教材把结果评估与结果应用单列，正是要在模型结果和业务使用之间补上判断。增加训练次数、挑选更低的训练误差，都不能替代适用性评估；曲线平滑也不等于预测准确。应用获得许可后仍要观察实际效果，必要时回看数据、模型和业务假设，不能把许可当成永久正确的保证。

选项分析

A

训练误差继续下降仅反映建模样本上的表现，没有说明预测偏差造成的业务后果。

B

平滑曲线可能掩盖实际需求波动，图表的外观不能替代对预测准确性与业务用途的评估。

C

多个模型之间比较训练误差，仍未跳出建模样本，也未评价缺货和积压的实际代价。

D

将模型偏差与真实补货后果联系起来，再经许可安排应用验证，符合评估到应用的判断顺序。

再巩固一步

• 挖掘流程不是只剩选算法和跑模型；在结果之后继续问能否解释、适用于哪里、应用后如何验证。