数据挖掘作为一种基于数据的分析范式，已经成为企业进行战略决策的必备技术。根据不同的数据挖掘应用场景，需要采用不同的数据挖掘流程，其中模型评估为数据挖掘流程的关键步骤。
模型评估是指通过一定的标准来评估数据挖掘模型的性能好坏，以检验模型能否达到预期需求，依据模型评估结果考量模型的优劣，从而可以更快捷地找出最优模型，完善数据挖掘流程。
模型评估的数据可以综合考虑不同样本实验、数据类型、模型类型，另外还有不同的模型指标，比如精度、准确性等。在实际工作中，应该考虑最适合项目的指标，去评估模型的准确性，来保证结果的准确性。
通过完善的模型评估，可以更加准确分析数据，从而获得更有针对性的数据挖掘结果；反过来，有效的数据挖掘结果也可以引导模型本身的评估，实现对模型的准确性优化，使得数据挖掘流程更完善，模型效果更佳。
总之，模型评估是完善数据挖掘流程的关键环节，而准确的模型评估，又是判断模型准确度的重要依据，所以在相关的项目实施的时候，要重视模型评估这一环节。
