一、湍流模型的模型评价？

湍流模式理论或简称湍流模型。湍流运动物理上近乎无穷多尺度漩涡流动和数学上的强烈非线性，使得理论实验和数值模拟都很难解决湍流问题。虽然N-S方程能够准确地描述湍流运动地细节，但求解这样一个复杂的方程会花费大量的精力和时间。实际上往往采用平均N-S方程来描述工程和物理学问题中遇到的湍流运动。当我们对三维非定常随机不规则的有旋湍流流动的N-S方程平均后，得到相应的平均方程，此时平均方程中增加了六个未知的雷诺应力项 ，从而形成了湍流基本方程的不封闭问题。根据湍流运动规律以寻找附加条件和关系式从而使方程封闭就促使了几年来各种湍流模型的发展，而且在平均过程中失去了很多流动的细节信息，为了找回这些失去的流动信息，也必须引入湍流模型。虽然许多湍流模型已经取得了某些预报能力，但至今还没有得到一个有效的统一的湍流模型。同样，在叶轮机械内流研究中，如何找到一种更合适更准确的湍流模型也有待于进一步研究。模型理论的思想可追溯到100多年前，为了求解雷诺应力使方程封闭，早期的处理方法是模仿粘性流体应力张量与变形率张量关联表达式，直接将脉动特征速度与平均运动场中速度联系起来。十九世纪后期，Boussinesq提出用涡粘性系数的方法来模拟湍流流动，通过涡粘度将雷诺应力和平均流场联系起来，涡粘系数的数值用实验方法确定。到二次世界大战前，发展了一系列的所谓半经验理论，其中包括得到广泛应用的普朗特混合长度理论，以及G.I泰勒涡量传递理论和Karman相似理论。他们的基本思想都是建立在对雷诺应力的模型假设上，使雷诺平均运动方程组得以封闭。1940年，我国流体力学专家周培源教授在世界上首次推出了一般湍流的雷诺应力输运微分方程；1951年在西德的Rotta又发展了周培源先生的工作，提出了完整的雷诺应力模型。他们的工作现在被认为是以二阶封闭模型为主的现代湍流模型理论的最早奠基工作。但因为当时计算机水平的落后，方程组实际求解还不可能。70年代后期，由于计算机技术的飞速发展，周培源等人的理论重新获得了生命力，湍流模型的研究得到迅速发展。建立的一系列的两方程模型和二阶矩模型，已经能十分成功地模拟边界层和剪切层流动，但是对于复杂的工业流动，比如大曲率绕流，旋转流动，透平叶栅动静叶互相干扰等，这些因素对湍流的影响还不清楚，这些复杂流动也构成了进入二十一世纪后学术上和应用上先进湍流模型的研究。湍流模型可根据微分方程的个数分为零方程模型、一方程模型、二方程模型和多方程模型。这里所说的微分方程是指除了时均N-S方程外，还要增加其他方程才能是方程封闭，增加多少个方程，则该模型就被成为多少个模型。下面分别介绍各种湍流模型的研究现状和进展

二、评价模型和预测模型的区别？

所谓评价模型，就是评估模型在已知数据上的表现，预测模型就是模型在新数据上的表现，即预测能力

三、云模型评价实例？

模型是用类似云一样的材质制成的，触手柔软，软化丝质感

四、如何评价回归模型？

对于回归而言，模型性能的好坏主要体现在拟合的曲线与真实曲线的误差。主要的评价指标包括：拟合优度/R-Squared，校正决定系数(Adjusted R-square)，均方误差（MSE），均方根误差（RMSE），误差平方和(SSE)，平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差(MAPE)。

1. 均方误差

（Mean Squared Error，MSE）：观测值与真值偏差的平方和与观测次数的比值：

要点：

MSE相当于模型中的损失函数，线性回归过程中尽量让该损失函数最小。

模型之间的对比也可以用它来比较。

MSE可以评价模型的预测精度，MSE的值越小，说明预测模型对于目标的拟合程度越精确。

2. 均方根误差（标准误差）

（Root Mean Squard Error，RMSE）：均方误差的算术平方根。

要点：

均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差。

它的意义在于开个根号后，误差的结果就与数据是一个级别的，可以更好地来描述数据。

标准误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感（易受异常值的影响），

所以，标准误差能够很好地反映出测量的精密度。这正是标准误差在工程测量中广泛被采用的原因。

3. 平均绝对误差

（Mean Absolute Error，MAE）：平均绝对误差是绝对误差的平均值

4、平均绝对百分比误差(MAPE)

平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error），与RMSE相比，更加鲁棒，因为MAPE对每个点的误差进行了归一化。

5. 拟合优度/R-squared

分子就是我们训练出的模型预测的误差和。

分母就是瞎猜的误差和。（通常取观测值的平均值）

如果结果是0，就说明我们的模型跟瞎猜差不多。如果结果是1。就说明我们模型无错误。

R 2 介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。

化简上面的公式分子分母同时除以m，那么分子就变成了我们的均方误差MSE，下面分母就变成了方差。

6. 校正决定系数(Adjusted R-square)

其中，n为样本数量，p为特征数量。

取值范围还是负无穷到1，大多是 0~1，且越大越好

五、教学评价模型有哪些？

教学评价模型可以全面的反映学生对教学质量的评价。教学评价模型有泰勒模式、ClPP模式、应答模式和目的游离模式四种评价模型。

六、决策模型的评价指标？

F-score其实很简单 两个最常见的衡量指标是“准确率（precision）”（你给出的结果有多少是正确的）知和“召回道率（recall）”（正确的结果有多少被你给出了） 这两个通常是此消彼长的（trade off），很难兼得。

很多时候用参数来控制，通过修改参数则能得出一个准确率和召回率的曲线（ROC），这条曲线与x和y轴围成的面积就是AUC（ROC Area）。

AUC可以综合衡量一个预测模型的好坏，这一个指标综合了precision和recall两个指标。 但AUC计算专很麻烦，有人用简单的F-score来代替。

F-score计算方法很简单： F-score=(2*precision*recall)/(precision+recall) 即使不是算数平均，也不是几何平属均。可以理解为几何平均的平方除以算术平均。

七、客户价值评价模型分析？

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。

客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：

最近一次消费(Recency)消费频率(Frenquency)消费金额(Monetary)

最近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购目录购买东西、什么时候买的车，或在你的超市买早餐最近的一次是什么时候。

咨询工具

理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。营销人员若想业绩有所成长，只能靠偷取竞争对手的市场占有率，而如果要密切地注意消费者的购买行为，那么最近的一次消费就是营销人员第一个要利用的工具。历史显示，如果我们能让消费者购买，他们就会持续购买。这也就是为什么，0至6个月的顾客收到营销人员的沟通信息多于31至36个月的顾客。

最近一次消费的过程是持续变动的。在顾客距上一次购买时间满一个月之后，在数据库里就成为最近一次消费为两个月的客户。反之，同一天，最近一次消费为3个月前的客户作了其下一次的购买，他就成为最近一次消费为一天前的顾客，也就有可能在很短的期间内就收到新的折价信息。

以客户的需求为导向，就是在销售的过程中一切要以客户的需求为重，客户需要什么样的产品，我们就给予什么样的产品，尽量的满足客户的需求。当然任何一种产品都不可能百分之百的满足所有的客户，对于有些客户我们的产品可能暂时还不能满足其的需求，那么，就需要根据客户的需求制定与其相适应的营销策略，从某一个方面去满足客户的需求。当然，以客户需求为导向是一种转型，而不是对我们产品、服务的一种否定，这是对客户的一种重视。面对大客户，要特别的注意客户的需求，他的消费爱好以及消费行为方式，然后根据自己的产品突出客户所需的优点，这样对于客户来说会更加的容易接受。

我们的产品既然能够在市场上流通，就必然有与客户相交的需求点，我们要深刻的理解产品与客户的需求点，对于有些大客户来说，他所表现出来的需求可能并不是他真正的需求点，有可能只是与我们周旋的一个幌子。所以，发现客户真正的需求非常重要。

八、什么是模型评价指数？

构成评价模型的五个要素分别为：被评价对象与主体、评价标准以及因素（如何看待评价对象，定义!!），评价指标、评价方法（关键是量化和求出权重系数）、综合评价模型和得出结论。

围绕评价主体建立模型

明确评价标准，解释对评价评价主体的理解，给定范围。如什么是可行度。评价因素是对标准的进一步阐述，但依然属于宏观概念。

评价指标是对因素的进一步细化，遵循可度量性（重要性），典型性（不是越多越好），独立性（可区分性和独立性），内涵性（清晰的现实意义）

必要的预处理，归一化和相关性检查。

评价指标和评价因素构成一定的体系

处理多指标是评价方法核心，得到对评价的单一指标或向量。如排序，计算逆序数。

九、如何建立和评价模型？

建立和评价模型需要注意三个方面：方法、数据和评价指标。首先，我们需要选择合适的建模方法，如机器学习、回归分析、决策树等，不同方法适用于不同问题。其次，需要收集和处理有效的数据，并根据建模方法的要求进行预处理和特征工程。最后，需要选择合适的评价指标来度量模型的表现，如准确率、F1-score、均方差等。同时，也需要使用交叉验证等方法对模型的泛化性能和稳定性进行评价。总之，建立和评价模型需要全面思考和综合考虑多个因素，才能得出可靠和实用的结果。

十、人力资源模型评价？

在现代化社会发展中，人力资源管理在企业管理当中占有越来越重要的地位，企业项目就更好的发展，就需要在实际工作中构建一个人力资源管理综合评价模型，通过该模型对企业人力资源管理的实际情况进行全面系统的评价，从而提高其管理水平与效率。