模型快速迭代没有用，模型融合就有用吗

雷帅快与慢 · 公众号 · · 2024-07-15 14:13

正文

关于模型迭代的问题，我写过两篇，《关于那个新老策略模型孰好孰劣的问题》和《为什么模型快速迭代不一定有效》。前者论证你以为迭代有效，但其实是你的评估有问题；后者论证模型迭代不一定有用的哲学思想，提供了三个论据：

你应该能理解其中的一些问题了，至少你应该心生出一些怀疑了。怀疑我说的对，或者怀疑我说的不对。这都是好事情。‍‍‍‍‍

但不管如何，我说的是不一定有效，你有理由继续认为模型快速迭代是有效的，因为你们做出来就是有效的。

此时，要找到答案，有两件事情可以做：

确保你的评估是可靠的，第一篇给了你四个办法：随机流量、拒绝推断、冠军挑战者、分群评估。没有随机流量你就用分群评估吧。 ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍
我进一步说明我说的无效和你说的有效背后到底是什么，为什么这个有效其实又无效。

总而言之，我要解决你的怀疑。‍

明确一下咱们的讨论适用的范围，我们所指的模型迭代是指特征数据是一样的，通过样本更新实现模型迭代，例如用1月的样本开发了模型，马上用2月的样本又迭代模型。

实际上，这样的做法本身就是不对的。你不会只用一个月的样本开发模型，贷前贷中都一样，如果你用的是6个月的样本呢，那所谓的迭代是滚动了1/6的样本，你真的觉得这算事吗？

这一个月的客户，跟之前完全不一样了吗？他们的风险关系跟之前不一样了吗？你未来的客户跟这一个月是最像的吗？

老实点，你不可能都回答是。

如果你真的认为都是的话，你就可以真的只采用一个月的样本开发模型。但是当你真的只用一个月的样本开发模型的时候，你会新老模型一起用。这个做法和你的理念已经矛盾了，你相信一些东西，然后又不敢相信它。

不管如何，快速迭代的新模型是不是能替代老模型，只要你评估不要有偏颇，你一算便知。

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