模型假设一般从哪些方面出发的

模型假设主要从数据特征和问题性质两方面出发。数据特征包括数据分布形态、变量间关系、样本代表性等。例如线性回归假设误差项独立同分布，分类模型假设特征间相关性低。问题性质则涉及任务目标、输出形式、应用场景等。聚类模型假设数据存在内在结构，时间序列模型假设数据存在趋势和季节性。这些假设简化了复杂现实，使模型可解。

模型假设还考虑计算资源和业务需求。计算资源方面，模型复杂度需匹配硬件能力，深度学习假设大规模数据可获取。业务需求方面，假设需符合实际应用场景，金融风控模型假设欺诈行为可识别，推荐系统假设用户行为有规律。这些假设帮助模型在有限条件下提供有效解决方案，平衡准确性与实用性。