模型验证是数据挖掘中的关键步骤。一旦建立好模型，就需要对其结果进行评估和解释。测试集的准确率只在建模阶段具有指导意义，在实际应用中，随着数据变化，模型的表现也会不同。然而，仅准确率并不足以全面评价模型的优劣，还需考虑错误类型及其可能带来的成本。此外，外部验证的重要性不可忽视。模型在理想条件下表现良好并不意味着在真实环境中也能如此，因为模型建立中的假设可能与实际情况不符。例如，在预测用户购买行为时，忽略通货膨胀可能导致预测失准，因此需要在实际应用中进行有效验证。