"Identificare almeno cinque forme comuni di pregiudizio riscontrate nei modelli predittivi."
Cinque forme comuni di bias trovati nella modellizzazione predittiva includono:

1. Bias di campionamento: si verifica quando i dati utilizzati per generare un modello predittivo non sono rappresentativi della popolazione di interesse.

2. Bias di selezione: si verifica quando i dati non vengono campionati correttamente, portando il modello a rappresentare eccessivamente o insufficientemente determinati gruppi o caratteristiche.

3. Bias di confondimento: si verifica quando un modello predittivo considera solo una caratteristica di una situazione, e non il contesto generale.

4. Bias di sopravvivenza: si verifica quando un modello predittivo include solo coloro che hanno già avuto successo, invece di includere anche coloro che sono falliti o sono probabili di fallire.

5. Bias di perdita di dati: si verifica quando un modello predittivo viene costruito utilizzando dati dal futuro, invece di solo dati dal passato. Questo tipo di bias può portare a una sovrastima delle prestazioni del modello.