快速筛选，先看表现，再问能力。
客户量少，先看资源。
项目失败率高，先求经验。
如果团队混乱，首先检查流程。
- 2023年，我领导的项目团队通过数据筛选，从1000个候选方案中提出了10个最佳方案。
- 缺点是：不考虑业务情况的盲目筛选需要时间和精力。
- 不相信：忽略一个指标屏幕和整个审查。
- 不要：忽略真实信息并仅依赖经验。
实用提醒：明确筛选目标，多维度评估，结合精准数据。
2023年，北京，放映方式：
- 数据清理：删除重复、不正确、不完整的数据。 2.特征工程：选择预测目标的特征。 3.模型训练：使用算法（如随机森林、支持向量机）进行训练。 4.验证测试：在独立数据集上测试模型效果。
- 调整参数：根据测试结果调整模型参数。 6.结果评估：使用精确率、召回率等指标来评估模型。