在机器学习和数据科学领域，公平性是一个至关重要的议题。评估模型的公平性，意味着确保模型在处理不同群体时不会产生偏见。以下是一些常用的公平性评估方法：
常见评估方法
- 基尼不平等指数：通过计算不同群体在预测结果上的基尼指数，来衡量模型的公平性。
- 误差分析：分析模型在不同群体上的误差分布，以识别潜在的偏见。
- 平衡数据集：通过采样或过采样/欠采样技术，使训练数据集中不同群体比例均衡。
图像示例
以下是一个基尼不平等指数的示例图：
扩展阅读
想要了解更多关于公平性评估的方法，可以阅读本站的《公平性评估深入探讨》。