确定预测模型中至少五种常见的偏差形式。
预测模型中常见的五种偏差形式包括:

1. 抽样偏差：当用于生成预测模型的数据不代表感兴趣的人口群体时发生。

2. 选择偏差：数据没有正确抽样，导致模型过度或欠度量某些组或特征。

3. 混杂偏差：当预测模型只考虑情况的一个特征而非整个背景时发生。

4. 幸存偏差：当预测模型只包括已经成功的人，而不包括那些失败或可能失败的人时发生。

5. 数据泄漏偏差：当构建预测模型时使用的是来自未来而非仅来自过去的数据时发生。这种类型的偏差可能导致模型性能被夸大。