能预测模型适用于只有一个问题或多个问题

Question

我碰到一个公司谁做predcitive建模和他们说

因为我们的预测模型是 调整到您独特的业务 需求和情况，他们 可以应用于各种各样的 预测和预测活动 在众多问题的类型和 域

我はnt来了解Predicive模型是否针对每项任务进行了唯一编程，或者是一次性编程并在任何地方使用。我有点困惑

Answer 1

它可能有所不同：你可以有一个高度优化的预测模型，通过利用专门知道数据的事情，对特定数据集执行得非常好。例如，如果要分析URL并且每个URL都是一个字符串（最多255个字符），则每个（UTF 8）字符都是8位或1个字节，因此您需要255个字节来存储每个URL。您可以使用像CityHash64这样的散列函数对每个URL进行散列，如果您现在可以使用8个字节而不是255个字节来存储URL。这可以嵌入到算法中，以使其使用更少的内存，这将允许它将更多的数据放入RAM中，并且会使计算速度更快，但是对于旨在支持各种各样的系统，无法进行此类优化数据类型。在一般情况下，您没有足够的领域知识来进行此类优化。

在“相反”的一端，这家公司似乎是在这里，您将提供一个通用系统，它以某种格式接收数据并对数据应用预定义的算法。您可能有一些参数可让您调整系统，以便您掌握更多的知识领域知识，但如果采用URL的哈希值以减少3000％的内存使用量，那么这些参数将远远不够。提供这些服务的公司通常是应用DRY principle，他们编码一次，他们尽可能多地重用代码（以节省资金和最大化利润）。他们可能会在他们的设置中做一些微小的优化或调整，但他们通常会避免仅为特定客户端编码算法。

这并不代表您所看到的公司在做什么的准确表达，但根据您的报价，这似乎是一个有效的假设。只是为了让人们明白我没有通过判断：如果该公司正在推广，如果我的业务依赖于我为尽可能多的客户提供服务，那么我也会进行概括。