14、Python 中机器学习模型的公平性评估与改进及测试驱动开发

Python 中机器学习模型的公平性评估与改进及测试驱动开发

在机器学习领域，模型的公平性和可靠性至关重要。不公平的模型不仅可能导致不道德的决策，还可能给组织带来法律和财务风险。同时，不可靠的模型在生产环境中也会引发各种问题。本文将介绍如何使用 Python 库进行模型的公平性评估和改进，以及如何通过测试驱动开发来降低模型开发和部署的风险。

1. 公平性评估与改进

1.1 分组方法的局限性

根据敏感属性对群体进行分组的方法，虽然有时会被采用，但并非解决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，而且我们无法根据数据集中所有敏感属性的所有组合将数据分割成小块。不过，有一些公平性工具可以帮助我们评估公平性、检测偏差，并选择更符合公平性概念的模型。

1.2 Python 公平性库

有几个广泛使用的 Python 库可用于评估模型的公平性，如下表所示：
| 库名 | 导入和安装名称 | 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/