我训练了来自500个设备的数据来预测他们的表现。然后我将我训练过的模型应用到另外500个设备的测试数据集中，并显示出非常好的预测结果。现在我的管理人员希望我证明这个模型在100万台设备上运行良好，而不仅仅是500台。显然我们没有100万台设备的数据。如果模型不可靠，他们希望我发现所需的列车数据量，以便对100万台设备进行可靠的预测。我应该如何处理那些没有统计分析和建模背景的高管？有什么建议？感谢
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我建议@cep将他的评论作为答案写出来 - 包括提供variance和bias计算。在任何情况下都可以添加
“不要急于假设执行官基本上无能为力 技术或数学概念“
虽然那里可能有Dilbert位管理员.. 某处我自己也见过很少。更多时候，经理通过努力工作来达到自己的位置。他们可能会生锈 - 但这些能力可能仍然存在。
在这种情况下，无论他们是否具有“统计分析和建模背景”，他们都应用常识。
您可能要做的第一件事是提供适当的上下文和术语。 @cel已经提到了一些：提供具体的值：