Identifiez au moins cinq formes courantes de biais trouvées dans les modèles prédictifs.
 Cinq formes courantes de biais trouvées dans la modélisation prédictive incluent :\n\n1. Biais d'échantillonnage : se produit lorsque les données utilisées pour générer un modèle prédictif ne sont pas représentatives de la population d'intérêt.\n\n2. Biais de sélection : se produit lorsque les données ne sont pas échantillonnées correctement, ce qui conduit le modèle à surreprésenter ou sous-représenter certains groupes ou caractéristiques.\n\n3. Biais de confusion : se produit lorsqu'un modèle prédictif ne prend en compte qu'une caractéristique d'une situation, et non le contexte global.\n\n4. Biais de survie : se produit lorsqu'un modèle prédictif n'inclut que ceux qui ont déjà réussi, au lieu d'inclure également ceux qui ont échoué ou sont susceptibles d'échouer.\n\n5. Biais de fuite de données : se produit lorsqu'un modèle prédictif est construit à l'aide de données du futur, au lieu de données du passé uniquement. Ce type de biais peut entraîner une surestimation des performances du modèle.