评估预测分析模型包括评估它们的性能、泛化能力以及与业务目标的对齐情况。该过程通常结合定量指标、验证技术和实际考虑因素，以确保模型既准确又在实际场景中有用。
首先，根据问题类型选择性能指标。对于分类任务，准确率衡量整体正确性，但对于不平衡的数据集可能会产生误导。精确率（正确的阳性预测除以总预测阳性）和召回率（正确的阳性除以实际阳性）更适用于欺诈检测等场景，在这些场景中捕获罕见事件很重要。F1 分数平衡了这两个指标。对于回归任务，均方误差 (MSE) 量化了平均预测误差的大小，而 R 平方表示模型解释数据方差的能力。例如，R 平方为 0.85 的房价预测器表明 85% 的价格变化由模型捕获。交叉验证（如 k 折）通过将数据集重复拆分为训练和验证子集来帮助估计在未见数据上的性能。
其次，评估过拟合和欠拟合至关重要。当模型在训练数据上表现良好但在新数据上表现不佳时，通常由于过度复杂而发生过拟合。欠拟合反映了过度简化，导致在两个数据集上的性能都很差。诸如正则化（例如，线性模型中的 L1/L2 惩罚）或修剪决策树等技术通过限制模型复杂度来减少过拟合。例如，具有 20 层的决策树可能实现 98% 的训练准确率，但仅在测试数据上实现 70% 的准确率；将其修剪为 5 层可以将测试准确率提高到 85%。诸如学习曲线（绘制训练和验证误差与数据集大小的关系）之类的工具可以帮助诊断这些问题。如果两个误差都很高，则模型欠拟合；它们之间存在很大的差距表明过拟合。
最后，与业务目标的对齐决定了现实世界的生存能力。即使模型没有解决核心问题，即使具有 95% 的准确率也可能会失败。例如，优先考虑召回率而不是精确率的医疗诊断模型可确保减少假阴性（遗漏的病例），即使这意味着更多的假阳性。部署约束（如推理速度）也很重要：每个预测花费 10 秒钟的信用评分模型可能在实时系统中无法使用。与利益相关者合作以定义成功标准（例如，最大可接受延迟或最小召回阈值）可确保模型在统计指标之外提供有形的价值。