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人工智能完整词典
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选择偏差
由于抽样方法不能代表目标总体而导致的系统性失真，导致模型预测中的错误泛化。
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抽样偏差
方法论错误，其中人口中某些部分在训练数据中被过度代表或代表不足，影响模型的泛化能力。
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测量偏差
在收集或记录变量时的系统性不准确性，在数据中引入扭曲，并通过学习过程传播。
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历史偏差
继承自历史数据的扭曲，反映了过去的社会偏见，从而在当前的算法预测中延续现有的不平等。
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聚合偏差
在不同粒度级别组合数据时丢失关键信息，掩盖了人口子群体之间的重大差异。
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代表性偏差
训练数据和实际应用人群之间的人口统计学或背景特征分布不平衡。
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标签偏差
训练数据标注中的系统性不一致，源于人为主观判断或标注员之间的可变标准。
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幸存者偏差
分析性扭曲，仅考虑成功通过预先选择过程的数据，忽略失败的案例，歪曲了比较分析。
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对抗去偏
利用对抗网络来最小化模型预测与敏感属性之间的相关性，同时保持预测性能的技术。
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逆概率加权
一种偏差校正方法，为训练样本分配与其采样概率成反比的权重。
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分层重采样
一种过采样或欠采样技术，旨在平衡训练数据中不同类别或人口群体的表示。
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差异化影响分析
定量评估算法对不同受保护群体的差异影响，可能识别间接歧视。
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公平校准
调整概率分数的过程，确保预测得到良好校准，同时保持群体间的公平性。
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分配偏差
算法在分配资源或机会时的系统性扭曲，无理地偏袒某些群体而损害其他群体。
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潜在偏差检测
识别预测变量与数据中未明确声明的敏感属性之间的隐藏相关性。
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