我有一个保险公司的数据集，用于我的数据科学课程项目。我在该项目中的最终业务目标是向现有客户/客户群出售更多保单。
首先，我想通过具有 RFM 得分的k均值模型聚集我的客户，然后使用apriori算法在其中找到关联规则集群。以后，我可以找到可以销售更多产品的客户/客户群。但是我的老师希望我检验我的预测，并说，由于政策每年都重复执行，因此您不能将最近3个月的数据拆分为测试数据-设置，剩下的9个月是火车数据等。总而言之，他希望我以更准确的方式测试我的预测。在这种特定情况下，我该如何检验我的预测？
我的数据集包括有关客户的信息，例如年龄，收入，教育程度等。数量不多 <民主> 。由于我了解客户，因此我想使用RFM得分所有的购买记录。列包括他们购买的政策类型，购买时间，购买的公司，定价的定价。购买，他们在哪个地区购买，电话号码，地址，邮件地址等。
保险类型为人寿，汽车，交通，居住保险，火灾等。