Maskinlärande förutsägelsemetoder har varit extremt produktiva i tillämpningar som sträcker sig från medicin till tilldelning av brand- och hälsoinspektörer i städer. Det finns dock ett antal luckor mellan att göra en förutsägelse och att fatta ett beslut, och underliggande antaganden måste förstås för att optimera datadrivet beslutsfattande.
Det finns dock flera klyftor mellan prognostisering och beslutsfattande Ref.
Beyond prediction: Using big data for policy problems
{'venue': 'Science', 'journal': 'Science', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}