公平算法是数据科学领域的一个重要分支，旨在确保算法决策的公平性和公正性。以下是一些常见的公平算法及其应用：
- 偏差度量：用于评估算法在特定群体中的表现。常见的偏差度量包括基尼系数、集中指数等。
- 再平衡技术：通过重新分配数据集中的样本，使得不同群体在数据集中的比例更加均衡。
- 敏感属性保护：在算法中加入对敏感属性的考虑，如性别、年龄、种族等，以防止歧视。
算法图解
应用场景
公平算法在以下场景中尤为重要：
- 招聘与录取：确保招聘和录取过程中不存在性别、种族等方面的歧视。
- 信用评分：避免对某些特定群体进行不公平的信用评估。
- 推荐系统：确保推荐内容的公正性，避免推荐结果对特定群体产生偏见。
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