33、机器学习模型的公平性与设计模式

机器学习模型的公平性与设计模式

1. 模型公平性评估与优化

1.1 模型性能与公平性分析

通过性能与公平性图表，我们可以看到不同特征值下模型的表现。例如，在贷款审批模型中，HUD 监管的贷款审批准确率显著高于非 HUD 贷款，分别为 94% 和 85%。但从混淆矩阵来看，非 HUD 贷款的批准率更高，达到 72%，而 HUD 贷款为 55%，这可能是由于数据表示偏差导致的。

1.2 优化策略：调整分类阈值

可以通过改变模型的分类阈值来优化模型的公平性。例如，我们需要确定一个置信阈值，当模型对贷款申请的批准置信度超过该阈值时，才将其标记为“批准”。这个决策很大程度上取决于模型的上下文和预测任务。

以下是不同场景下阈值选择的示例：
| 场景 | 置信阈值 | 原因 |
| — | — | — |
| 图像中是否有猫的预测 | 60% | 即使置信度较低，也可以接受返回“猫”的标签 |
| 医学图像中是否有疾病的预测 | 较高（如 98%） | 需要更高的置信度以确保准确性 |

The What-If Tool 可以帮助我们根据各种优化目标选择合适的阈值。例如，优化“Demographic parity”可以确保模型对 HUD 和非 HUD 贷款的申请批准率相同；使用“equality of opportunity”公平指标可以确保测试数据集中真实值为“批准”的 HUD 和非 HUD 数据点被模型预测为“批准”的机会相等。

1.3 其他公平性评估方法

改变模型的预测阈值只是处理公平性评估指标的一种方法，还有其他方法，如重新平衡训练数据、