决策模型的评估指标可以分为多个方面：
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准确性：即模型的预测结果与实际结果的差距。评估准确性的指标包括均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差等。
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可解释性：即模型的结论是否容易被理解和解释。评估可解释性的指标包括模型的透明度、可视化程度等。
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可靠性：即模型在不同数据集上的表现是否一致。评估可靠性的指标包括交叉验证、稳定性等。
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效率：即模型的计算成本和时间成本。评估效率的指标包括模型的训练和预测速度等。
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可扩展性：即模型是否能够应对更大规模、更复杂的数据和问题。评估可扩展性的指标包括模型的参数数量、内存占用等。
以上评估指标可以根据具体问题和数据集的不同进行选择和权衡。在实际应用中，可以综合考虑多个指标来评估模型的优劣，并选择最适合实际需求的模型。
