Редактор: досент Н

Modelin secilməsi.
 
Əgər modelləĢdirmə nətiçəsində bir necə müxtəlif 
modellər qurulursa, onların qiymətləndirilməsi nətiçəsində ən yaxĢısı secilir. Bəzən 
bu məsələnin həlli asan olmur. 
Modelin secilməsi ücün əsas xarakteristikalar modelin dəqiqliyi və alqoritmin 
iĢinin səmərəliliyi hesab olunur. 
Bəzi proqram məhsullarında modelin secilməsi ücün müxtəlif metodlar 
reallaĢdırılmıĢdır. Bunlardan bir coxu «modellərin rəqabətli qiymətlən-dirilməsi» 
metodikasına əsaslanır. Bu metodikanın mahiyyəti ondan ibarətdir ki, eyni 
verilənlər yığımına müxtəlif modellər tətbiq edilir və alınan nətiçələr müqayisə 
olunur. 
Modelin tətbiqi.
 
Testlənmədən, qiymətləndirmədən və modelin secil-
məsindən sonra modelin tətbiqi mərhələsi gəlir. Bu mərhələdə secilən model yeni 
verilənlərdən istifadə edilməklə DATA MINING prosesinin əvvəllində qoyulan 
məsələlərin həlli ücün tətbiq edilir. Təsnifat və proqnozlaĢdırma modellərində bu 
mərhələdə məqsəd (cıxıĢ) dəyiĢəni proqnozlaĢdırılır. 
Modeldə düzəlişlər aparılması və modelin yeniləşdirilməsi. 
DATA MINING-in tətbiqinə baĢlanandan etibarən müəyyən müddət ərzində 
alınan nətiçələri analiz etmək və tətbiqin uğurlu olub-olmamasını 
müəyyənləĢdirmək lazımdır. Model uğurla tətbiq edilsə belə, onun bütün 
müddətlər ücün düzgün olmasını demək cətindir. Modelin verilənlər yığımlarına 
adekvatlığını və çari situasiyaları müntəzəm olaraq qiymət-ləndirmək lazımdır. 
Modelin öz funksiyalarını çari situasiyalara uyğun-laĢdırmaq ücün onda düzəliĢlər
aparmaq və təkmilləĢdirmək lazımdır. Bu mərhələdə yerinə yetirilən iĢlərə modelin 
müĢayiət edilməsi
deyilir. Modelin yeniləĢdirilməsinə aĢağıdakı səbəblərdən 
ehtiyaç ola bilər: 
-giriĢ verilənlərinin dəyiĢilməsi; 

---

558 
-öyrətmə ücün yeni verilənlərin yaranması; 
-cıxıĢ verilənlərin formasına və miqdarına qoyulan tələblərin dəyiĢməsi; 
-qərar qəbuletmə kriterisinin dəyiĢilməsi; 
-xariçi mühitin (mikroiqtisadiyyat, siyasi situasiya, elmi-texniki təmayül və s.) 
dəyiĢilməsi.