问题是用户画像如何验证准确性？,简单的描述是正向作用户画像（即把数据归纳成分类标签）相信很多文章与技术提过了，但我们在实践中发现很难反向验证（确认归纳的标签直的是这样）。最简单的你训练了一堆数据发现用户是个女的，能直接看一眼当然就验证了。实际会复杂得多。不知道大家是怎么验证画像准确性的？有没些可操作性强的？本题已加入圆桌<b> <b>,正文为因为你没有说是在用户画像设计过程中哪一步的验证，所以为都粗略的列了。省略掉预处理设计的过程，画像校验的步骤主要集中在画像开发，画像上线，画像更新中，并且三个阶段中，每个阶段的校验方式不尽相同 一用户画像开发中当我们所开发的用户画像是类似于用户的下单需求用户的购车意愿用户是否有注册意愿这一类存在历史的正负样本的有监督的问题，我们可以利用历史确定的数据来校验我们的画像准确性。比如，银行在设计用