确定至少5种预测模型中常见的偏见形式.
1.采样偏见 - 当用于训练预测模型的数据不代表模型将对其进行预测时发生. 2.确认偏见 - 当数据科学家或分析师无意识地偏好确认他们的信念或假设的信息或数据时发生. 3.算法偏见 - 这种偏见来自算法和模型本身,通常是由于模型中构建的有缺陷或有偏见的假设. 4.测量偏见 - 当数据收集以非标准化,不一致或不准确的方式进行时发生,导致偏见或偏见数据. 5.过度适应偏见 - 当模型过于复杂并且与训练数据太接近时,它可能会对新情况进行概括,并导致偏见的预测.