预测模型通过识别历史数据中的模式和关系来学习，然后利用这些模式对新的、未见过的数据进行预测。这个过程通常包括三个主要阶段：数据准备、模型训练和评估/优化。在数据准备阶段，模型处理结构化或非结构化的历史数据，识别相关特征（输入变量），并将它们映射到目标结果（标签）。例如，一个预测销售的模型可能会分析历史销售数据，同时考虑定价、季节性或营销支出等特征。模型的算法然后迭代调整其内部参数，以最小化其预测与训练数据中实际结果之间的差异。
训练阶段依赖于旨在检测统计关系的算法。例如，线性回归模型可能会学习权重系数来衡量每个特征的重要性（例如，营销支出的系数为 0.8，意味着每花费一美元，销售额增加 0.8 个单位）。更复杂的模型，如决策树或神经网络，可以识别非线性模式。决策树可以根据阈值将历史数据分组（例如，“如果价格 > 50 美元，预测销售额较低”），而神经网络则使用相互连接的节点层将输入数据转换为预测结果。模型的性能使用损失函数（例如，回归中的均方误差）来衡量，并且通过梯度下降等优化技术在多次迭代中调整参数以减少损失。
训练完成后，使用留出数据集（训练期间未见过的数据）评估模型，以确保其泛化能力良好。例如，在 2020 年至 2022 年销售数据上训练的模型可以在 2023 年的数据上进行测试，以验证准确性。如果性能不佳（例如，过度拟合训练数据中的噪声），开发人员会通过调整超参数（例如决策树的深度）、添加正则化来降低复杂度或进行新特征工程（例如，将时间戳转换为“工作日/周末”标志）来优化模型。交叉验证（在多个数据子集上进行训练）等工具有助于识别鲁棒性问题。这种迭代过程确保模型捕捉到有意义的模式，而不是记住训练样本，从而在新数据上实现可靠的预测。