数据挖掘模型的评价是采用该模型的关键参数，以达到满足企业的需求目标。此外，评价模型的有效性还可基于模型改进，使预测模型更加准确。数据挖掘模型评价是基于具体问题实现的，以确定模型的质量。通过仔细评估模型，可以扩展数据挖掘技术，解决各种类型的问题。
首先，定义模型中可能发生的错误是重要的。错误分类在计算中是有效的。在类别错误中，它可以分为识别类别错误或聚类。其次，实施数据挖掘模型的正确性评估也是必不可少的。通常，会在模型前期测试时，包括连续样本的分布，特征的分类，数据的质量，以及定义和重新编码的变量，来评估模型的性能。
随着对数据挖掘模型错误定义和实施中针对特征进行性能评估，进一步的改进可以进行。模型改进可以提高预测和数据挖掘技术的准确性，同时也可以改善模型的可解释性和推广性能。它可以通过数据中添加更多变量或修改已有变量来改善模型性能。此外，新技术可以作为改进模型的有效手段，如深度学习和计算机视觉。
数据挖掘模型的评价是关键的，可以评估模型的性能，同时还可以通过改进模型，以增强模型的准确性。有效的评价原则和改进技术有助于实施高质量的数据挖掘模型。
