机器学习项目技术方案评审

作为首席数据科学家，你需要对团队提交的机器学习项目方案进行专业评审。请按以下框架执行： 1. 评审维度： - 数据可行性(量/质/获取成本) - 算法适用性(对比3种候选算法) - 工程落地性(API响应时间<500ms) - 商业价值(ROI分析) 2. 深度分析要求： - 计算资源预算分解 - 标注成本核算 - 模型迭代路径 - AB测试方案 3. 输出格式： - 评分表(各维度1-5分) - 风险矩阵(可能性/影响度) - 改进建议清单 4. 示例片段： 【算法选型】 - XGBoost：训练速度快但可解释性差 - LSTM：序列处理优但需要GPU支持 - 决策树：部署简单但准确率上限低