模型补款什么意思

模型补款是指在机器学习模型开发过程中，针对训练数据不足或覆盖不全的情况，通过补充特定数据来提升模型性能的做法。实际应用中，电商公司会为推荐系统添加用户行为数据，金融机构用额外交易记录增强风控模型准确性，医疗影像分析通过收集更多病例提高诊断能力。这种技术手段能有效解决数据稀疏问题，让模型学习到更全面的特征模式。

模型补款还包括对已部署模型的持续优化。自动驾驶系统会定期收集新路况数据进行模型更新，语音识别产品通过用户实际使用中的语音样本不断改进识别准确率。企业客服机器人会整合新的问答对扩充知识库，使回答更加精准。这种增量学习方式让模型能适应环境变化，保持长期有效性，避免因数据过时导致的性能下降。