37、模型偏差缓解方法详解

模型偏差缓解方法详解

1. 偏差缓解概述

在模型开发过程中，偏差是一个常见且需要解决的问题。可以在三个不同层面采用相应方法来缓解偏差：
- 预处理 ：在模型训练前，对训练数据进行干预，检测并去除其中的偏差。这种方法的优势在于从源头上解决偏差问题，但如果存在未检测到的偏差，仍可能被模型放大。
- 处理中 ：在模型训练过程中缓解偏差，高度依赖模型，通常不像预处理和后处理方法那样具有模型无关性，还需要进行超参数调整以校准公平性指标。
- 后处理 ：在模型推理阶段缓解偏差。例如，可使用相关工具选择合适的阈值，并手动调整以实现误报率的平衡。该方法旨在直接检测和纠正结果中的公平性问题，但具体调整方式取决于问题中最重要的指标。其优点是能在结果不公平影响最大的地方进行处理，但由于与模型开发的其他部分脱节，可能会导致结果失真。

需要注意的是，偏差缓解方法可能会损害预测性能，因此往往需要进行权衡。在某些情况下，数据反映的是有偏差的事实，我们可以选择追求一个更好的、更公正的事实。不同类型的方法可以结合使用，以最大程度地缓解偏差。

1.1 偏差缓解层面及特点

层面	特点	优势	劣势
预处理	在训练前处理数据	从源头解决偏差