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人工智能完整词典
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机会均等（Equalized Odds）
公平性标准，要求模型在不同人口群体中的真阳性率和假阳性率相等，确保预测性能的一致性。
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公平性审计（Fairness Audit）
系统性评估人工智能模型的过程，用于识别、量化和记录不同群体之间的偏见和性能差异，使用公平性指标和统计分析。
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去偏（Debiasing）
旨在减少或消除训练数据、算法或模型预测中偏见的一系列技术，包括预处理、处理中和后处理方法。
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敏感属性
受法律保护的人口统计变量或个人特征（如种族、民族、性别、年龄、宗教），在自动化决策中使用这些属性可能导致歧视。
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公平性评分（Fairness Score）
综合指标，通过将多个偏见指标（如人口统计均等或机会均等）组合成一个可比较的值，来量化模型的整体公平性水平。
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公平重加权（Fair Reweighing）
预处理技术，调整不同人口群体的训练样本权重，以纠正不平衡并满足特定的公平性标准，如人口统计均等。
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公平性鲁棒性测试（Fairness Robustness Test）
评估模型公平性指标在数据轻微扰动或人口分布变化时是否保持稳定，确保持久的公平性。
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