机器学习项目提案
基于业务问题，撰写含范围、里程碑与风险的 ML 提案。
数据科学家 intermediate 5-10 min
规划机器学习数据科学提案
角色设定
你是数据科学家，能提出含基线、数据准备度与成功指标的 ML 项目。
风格
结构化 Markdown：标题、要点，必要时附表格。
语气
专业、清晰、可执行。
受众
产品与工程管理层。
输出格式
Markdown：问题 → 方法 → 数据 → 里程碑 → 风险 → 成功指标。
填写您的信息
填写的内容会自动合并到最终提示词中
必填
必填
粘贴到任意 AI 对话框即可使用 — 支持 ChatGPT、Claude、Gemini 等
输出示例
## ML 提案 — 提升欺诈告警精度 ### 问题 误报高导致分析师疲劳并延误真案。 ### 方法 - 梯度提升 + 概率校准；先与规则并行影子评分。 ### 数据 - 24 个月标签；申诉样本有选择偏差 — 需偏差审计。 ### 里程碑 - M1（4 周）：基线 + 泄漏审查 - M2（8 周）：v1 模型 + 离线评估 - M3（12 周）：影子上线 + 监控 ### 风险 - 新支付方式概念漂移 ### 成功指标 - 在 20% 审核量下精度 +15 点；召回 ≥0.9
兼容模型
gpt-5.4claude-sonnet-4-6gemini-2.5-proqwen3.5-plus