Fairlearn 简介

Fairlearn 是一个开源库，用于构建和评估公平的机器学习模型。它可以帮助数据科学家和研究人员检测和缓解机器学习模型中的不公平性。

Fairlearn 的主要功能

检测不公平性：Fairlearn 提供了多种方法来检测模型在特定群体上的不公平性。
缓解不公平性：Fairlearn 提供了多种技术来缓解模型中的不公平性，例如再平衡和反歧视正则化。
评估模型公平性：Fairlearn 提供了多种评估指标来衡量模型的公平性。

Fairlearn 的使用方法

Fairlearn 的使用非常简单。以下是一个简单的示例：

from fairlearn.metrics import不公平度量
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据
X, y = load_iris(return_X_y=True)

# 创建模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 评估模型的不公平性
unfairness = 不公平度量(model, X, y, sensitive_features=[0])

# 输出不公平性度量
print(unfairness)

扩展阅读

更多关于 Fairlearn 的信息，您可以访问 Fairlearn 官方文档。