建模要求，其实很简单
先说最重要的，数据质量是基石。去年我们跑的那个项目，因为数据清洗不彻底，导致模型在A/B测试中表现不佳，最终影响了上线时间。大概3000量级的数据量，如果其中有10%的数据质量问题，就可能导致模型预测偏差。
另外一点，模型复杂度要适中。我曾经以为越复杂的模型越好，后来发现不对，过度复杂的模型不仅计算成本高，而且容易过拟合。比如，一个复杂的神经网络模型在训练集上表现很好，但在验证集和测试集上的表现就不理想。
还有个细节挺关键的，模型可解释性。这个点很多人没注意，其实模型的可解释性对于实际应用非常重要。当你看到某个预测结果时，能快速找到背后的原因，这对于业务决策非常有帮助。
等等，还有个事，模型部署。很多人在模型训练完成后就结束了，其实模型部署也是一个重要的环节。比如，如果你的模型部署在云服务器上，需要考虑服务器的稳定性、数据传输的效率等因素。
最后提醒一个容易踩的坑，就是不要过度依赖模型。模型只是工具，不能替代人的判断。在实际应用中，要结合经验和模型的结果来做决策。
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