组织通过使用统计指标、验证技术和实际性能监控来衡量预测模型的准确性。指标的选择取决于问题类型（例如，分类、回归）和业务背景。例如，预测客户流失的模型需要与预测销售收入的模型不同的评估方法。目标是量化模型预测与实际结果的一致程度，同时确保其可以推广到新数据。
在分类任务中，常用指标包括准确率、精确率、召回率和 F1 分数。准确率衡量正确预测的百分比，但对于不平衡的数据集可能会产生误导。例如，在 99% 非欺诈案例的数据上训练的欺诈检测模型，总是预测“非欺诈”可能会达到 99% 的准确率，但这毫无用处。精确率（有多少阳性预测是正确的）和召回率（有多少实际阳性被识别出来）在这里提供了更好的见解。F1 分数结合了两者，平衡了假阳性和假阴性。对于像房价预测这样的回归问题，均方根误差 (RMSE) 或平均绝对误差 (MAE) 等指标量化了预测与实际值的偏差，而 R 平方则衡量了模型解释数据方差的程度。
诸如训练-测试拆分或交叉验证之类的验证方法可确保模型可以推广到训练数据之外。例如，10 折交叉验证将数据分成 10 部分，在 9 部分上训练模型，在剩余的 1 部分上测试，并重复此过程以平均所有部分的性能。时间序列模型可能会使用回测，即在历史数据上训练模型并在未来的时间间隔内进行测试。部署后，组织会监控诸如预测漂移（例如，使用 KL 散度）或业务 KPI（例如，收入影响）之类的指标。例如，推荐系统的准确性可能会通过点击率以及精确率@k 等传统指标来跟踪。将统计严谨性与业务一致性相结合，确保模型保持可靠和可操作。