3）模型评估和特征库 执行深入的模型评估流程，以找出成功且性能优异的特征。然后，这些已识别的特征将转移到专用的特征存储库，作为训练未来模型的宝贵资源，并有助于持续增强和优化模型。 4）模型部署和版本控制 一旦模型经过严格的验证和评估，它就会无缝进入部署阶段，成为生产环境不可或缺的组成部分，促进实时推理。同时，新模型被精心保存在版本控制系统中。 https://www.wsdata.co.uk