在模型验证过程中，我们经常面临这样的问题：建模时精度很高，但在实际应用中却明显下降；模型对正常情况的表现优秀，但在异常情况下精度却显著降低。这些问题的根源通常是结构质量不高，因此在评估过程中需要特别关注。为了解决这些问题，我们需要深入研究和提升知识的质量。根据DIKW体系理论，知识是信息的关联，通过信息之间的关联我们可以推断出新的信息。然而，这些推断的确定性各有不同，例如，寒潮会带来降温是高确定性的知识，而雷声与下雨的关系则具有较低的确定性。确保知识的准确性和确定性是十分重要的，这需要我们进行详尽的研究和评估。