Cinque forme comuni di distorsione riscontrate nella modellazione predittiva includono: 1. Distorsione da 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 in modo eccessivo o insufficiente determinati gruppi o caratteristiche. 3. Bias di confusione: 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 quelli che hanno già avuto successo, invece di includere anche quelli che hanno fallito o che probabilmente falliranno. 5. Bias perdita di dati: si verifica quando un modello predittivo viene costruito utilizzando dati del futuro, invece che solo dati del passato. Questo tipo di bias può portare a sopravvalutare le prestazioni del modello.
Identificare almeno cinque forme comuni di distorsione riscontrate nei modelli predittivi.