生成PK模型的方法通常有以下几种步骤：
1. 数据准备：首先需要收集或准备一组具有代表性的数据，这些数据应包含需要建模的关键属性，例如样本的特征数据和对应的标签（输出）。
2. 特征选择：通过对数据进行分析和特征工程，选择对目标变量具有预测能力的特征。（例如通过相关性分析、特征工程等方法）
3. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于模型的训练和调整，测试集用于评估模型的性能。
4. 模型选择：选择适合问题的模型。对于PK模型而言，常用的模型有线性回归、支持向量机、决策树、深度学习等。
5. 模型训练和调优：使用训练集对模型进行训练，并使用交叉验证等方法对模型进行调优，以提高模型的性能。
6. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行性能评估，常用的评估指标有均方误差（MSE）、决定系数（R2）等。
7. 模型应用和验证：将模型应用到实际数据中，并根据实际情况进行验证和调整。
8. 反复迭代：根据实际应用情况和反馈，不断优化模型，提高预测准确性。
需要注意的是，生成PK模型的具体方法和步骤可能因问题的特点而有所差异，上述步骤仅供参考。在实际建模过程中，根据具体情况进行调整和改进，以求得更好的模型性能。
