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如果在评估模型时，发现模型欠拟合（即效果不佳）或者过拟合，则模型不可用，需要优化模型。所谓的模型优化，可以有以下几种情况：

1）重新选择一个新的模型；

2）模型中增加新的考虑因素；

3）尝试调整模型中的阈值到最优；

4）尝试对原始数据进行更多的预处理，比如派生新变量。

不同的模型，其模型优化的具体做法也不一样。比如回归模型的优化，你可能要考虑异常数据对模型的影响，也要进行非线性和共线性的检验；再比如说分类模型的优化，主要是一些阈值的调整，以实现精准性与通用性的均衡。

当然，也可以采用元算法来优化模型，就是通过训练多个弱模型，来构建一个强模型（即三个臭皮匠，顶上一个诸葛亮）来实现模型的最佳效果。

实际上，模型优化不仅仅包含了对模型本身的优化，还包含了对原始数据的处理优化，如果数据能够得到有效的预处理，可以在某种程度上降低对模型的要求。所以，当你发现你尝试的所有模型效果都不太好的时候，别忘记了，这有可能是你的数据集没有得到有效的预处理，没有找到合适的关键因素（自变量）。

不可能有一个模型适用于所有业务场景，也不太可能有一个固有的模型就适用于你的业务场景。好模型都是优化出来的！