模型应用的五环流程一般包括问题定义、数据收集与预处理、模型选择与训练、模型评估与调优、最终应用部署。

1. 问题定义：明确需要解决的问题，并确定需要建模的目标。例如，分类问题、回归问题等。

2. 数据收集与预处理：收集与问题相关的数据，并对数据进行处理，包括数据清洗、特征选择、特征变换等。

3. 模型选择与训练：根据问题的特点和数据的特征，选择适合的模型，并使用训练数据对模型进行训练。常见的模型包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。

4. 模型评估与调优：使用评估数据对训练好的模型进行评估，确定模型的性能表现。根据评估结果，可以对模型进行调优，如调整模型参数、采用特定的正则化策略等。

5. 最终应用部署：将训练好的模型应用于实际场景，通过输入新的数据进行预测或决策。在应用部署过程中，需要确保模型的可靠性和稳定性，及时进行更新和改进。