14、机器学习中的公平性评估、改进与风险控制

机器学习中的公平性评估、改进与风险控制

在机器学习领域，模型的公平性和可靠性至关重要。不公平的模型可能导致不公正的决策，而不可靠的模型则会给实际应用带来风险。本文将介绍如何使用 Python 进行模型的公平性评估与改进，以及如何通过测试驱动开发来降低建模风险。

1. 公平性评估与改进

在机器学习中，根据敏感属性分离群体的方法并非处理公平性问题的理想方式。因为模型可能高度依赖其他敏感特征，且无法依据数据集中所有敏感属性的组合将数据分割成小块。不过，有一些公平性工具可用于评估公平性、检测偏差，并选择更符合公平性概念的模型。

1.1 Python 中的公平性评估库

以下是一些广泛使用的 Python 库，可用于评估模型的公平性：
| 库名 | 导入和安装的库名 | URL |
| — | — | — |
| IBM AI Fairness 360 | aif360 | https://pypi.org/project/aif360/ |
| Fairlearn | fairlearn | https://pypi.org/project/fairlearn/ |
| Black Box Auditing | BlackBoxAuditing | https://pypi.org/project/BlackBoxAuditing/ |
| Aequitas | aequitas | https://pypi.org/project/aequitas/ |
| Responsible AI Toolbox | responsibleai | https://pypi.org/project/res