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我正在创建分类模型，以预测客户联系服务台的可能性。 我正在创建的模型似乎质量很好（预测能力为80％或更高，预测信心为98％），所以我现在针对我知道结果的新数据集对它们进行测试。 这些数据集大约有100万条记录，并建立了大约10,000至15,000个客户联系。

当我针对两个新数据集进行测试时，我得到的客户联系预测为零-这似乎很奇怪，但可以用以下事实来解释：新数据集用于新客户交易，而不会发生 与用于训练模型的原始数据集相似。

非常奇怪的是，当我将训练后的模型与用于训练它的原始数据集相比较时，我得到的预测联系人很少。 在已知的12000个联系人中，大约有70个。

这是相同的数据集，因此我期望获得更大的预测联系数，因为模型的功效和置信度是如此之高。

我是Smart Predict的新手，所以可能做错了一些，但不确定从哪里去。

任何建议都将得到感谢！