ดูตัวเลือกด้านล่าง
โมเดลใดต่อไปนี้มีความละเอียดอ่อนต่อวงจรการแสดงความคิดเห็น
โมเดลการคาดการณ์การจราจรที่คาดการณ์ว่าจะมีการจราจรติดขัดที่ทางเข้าทางหลวงใกล้ชายหาด โดยใช้ความหนาแน่นของผู้ใช้ชายหาดเป็นลักษณะหนึ่ง
ชาวชายหาดบางรายมีแนวโน้มที่จะรักษาแผนการด้วยการคาดการณ์การเข้าชม หากฝูงชนริมชายหาดจํานวนมากและคาดการณ์ว่าการเข้าชมจะหนาแน่น
ผู้คนจํานวนมากอาจเลือกแพ็กเกจอื่น การดําเนินการนี้อาจลดเวลาออกไปจากชายหาด ซึ่งส่งผลให้มีการคาดการณ์การเข้าชมน้อยลง ซึ่งทําให้จํานวน
การเข้าชมเพิ่มขึ้นและรอบทางเกิดซ้ํา
รูปแบบการแนะนําหนังสือที่แนะนํานวนิยายของผู้ใช้อาจชื่นชอบโดยอิงจากความนิยม (เช่น จํานวนครั้งที่มีการซื้อหนังสือ)
การแนะนําหนังสือมีแนวโน้มที่จะกระตุ้นการซื้อ และจะมีการส่งยอดขายเพิ่มเติมเหล่านี้ไปยังโมเดลอินพุตโดยมีแนวโน้มมากขึ้นที่จะแนะนําหนังสือเดียวกันนี้ในอนาคต
โมเดลที่ติดอันดับมหาวิทยาลัยซึ่งให้คะแนนโรงเรียนในบางส่วนตามการคัดเลือก ซึ่งเป็นเปอร์เซ็นต์ของนักเรียนที่สมัครเข้าเรียน
อันดับของโมเดลเหล่านี้อาจกระตุ้นความสนใจต่อโรงเรียนที่อยู่ในลําดับต้นๆ ทําให้ได้รับใบสมัครเพิ่มมากขึ้น หากโรงเรียนเหล่านี้ยอมรับจํานวนนักเรียนเท่าเดิม การเลือกจะเพิ่มขึ้น (% ของนักเรียนที่ตกลงจะลดลง) ซึ่งจะช่วยเพิ่มอันดับให้โรงเรียนเหล่านี้และอันดับต่างๆ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความสนใจของนักเรียนในอนาคต และอื่นๆ อีกมากมาย
แบบจําลองผลการเลือกตั้งที่คาดการณ์ผู้ชนะจากการแข่งขันนายกเทศมนตรี โดยสํารวจคะแนนเสียงของผู้มีสิทธิ์เลือกตั้ง 2% หลังปิดแบบสํารวจ
หากโมเดลไม่เผยแพร่การคาดการณ์จนกว่าระบบจะปิดแบบสํารวจไปแล้ว การคาดการณ์ก็จะส่งผลต่อพฤติกรรมของผู้มีสิทธิ์เลือกตั้งไม่ได้
โมเดลที่อยู่อาศัย-ค่าที่คาดการณ์ราคาบ้านโดยใช้ขนาด (พื้นที่เป็นตารางเมตร) จํานวนห้องนอนและสถานที่ตั้งทางภูมิศาสตร์เป็นลักษณะ
คุณเปลี่ยนแปลงตําแหน่ง ขนาด หรือจํานวนห้องนอนในคําตอบของการคาดการณ์ราคาบ้านไม่ได้ เนื่องจากจะทําให้ระบบวนซ้ําความคิดเห็นไม่ได้ อย่างไรก็ตาม ความสัมพันธ์ระหว่างขนาดกับจํานวนห้องนอน (บ้านขนาดใหญ่มักมีห้องมากกว่า) อาจต้องแยกออกจากกัน
รูปแบบแอตทริบิวต์ใบหน้าที่ตรวจจับว่าบุคคลกําลังยิ้มแย้มในรูปภาพซึ่งได้รับการฝึกอบรมเป็นประจําในฐานข้อมูลภาพถ่ายสต็อกที่จะอัปเดตทุกเดือนโดยอัตโนมัติ
ไม่มีการวนซ้ําความคิดเห็นที่นี่ เนื่องจากการคาดคะเนโมเดลจะไม่มีผลกระทบต่อฐานข้อมูลรูปภาพ อย่างไรก็ตาม การจัดทําข้อมูลอินพุตของเราเป็นเรื่องน่ากังวล เนื่องจากการอัปเดตรายเดือนเหล่านี้อาจส่งผลกระทบที่ไม่คาดคิดต่อโมเดลได้