24、利用 Fairlearn 和负责任 AI 工具箱进行公平性评估与偏差缓解

利用 Fairlearn 和负责任 AI 工具箱进行公平性评估与偏差缓解

一、引言

在机器学习领域，确保模型的公平性和无偏性至关重要。我们将介绍如何使用 Fairlearn 库中的 CorrelationRemover 类去除现实世界数据集中与相关性相关的偏差，以及如何利用负责任 AI 工具箱（Responsible AI Toolbox）来评估和监控 AI 系统，确保其安全、符合伦理且值得信赖。

二、使用 Fairlearn 去除相关性偏差

2.1 CorrelationRemover 类的应用

在实际示例中，我们使用了 Fairlearn 库中的 CorrelationRemover 类来处理现实世界的数据集。通过热力图可视化，我们发现该类能够有效地去除敏感特征（如 “race_AfricanAmerican”）与其他特征之间的相关性，同时保留其他特征之间的相关性。此外，我们还可以使用 alpha 超参数来控制去除相关性和保留特征信息之间的权衡。

2.2 代码示例

虽然文档中未给出完整的 CorrelationRemover 代码示例，但基本思路如下：

from fairlearn.preprocessing import CorrelationRemover
import pandas as pd

# 假设 data 是我们的数据集，sensitive_feature 是敏