预测模型的首版边界

预测模型的首版边界

先确定问题

预测模型的首版边界的讨论先落在数据口径、样本范围和确认人。不要用一段笼统的经验替代前提：输入从哪里来、谁负责确认、失败后怎样停止，都应在开始前写清。

沿着一条路径检查

围绕预测模型的首版边界做数据分析实践时，重点是查询、图表和结果解释。把一条代表性路径从入口走到结果，记录版本、配置和观察到的现象。没有原始记录时，只描述检查方法，不把推测写成事故结论。

小步验证

处理预测模型的首版边界时，先用固定样本核对，再决定是否自动化。每次只改变一个因素，并保留能够回看差异的日志、截图或测试结果。这样后续维护者能理解当时的取舍，也能知道哪些条件尚未覆盖。