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人工智能完整词典
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机会均等
公平性标准，要求不同人口统计群体的真阳性率相等。确保模型在所有群体中的检测性能相似。
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不利影响
量化系统性歧视的指标，当不同群体的选择率存在显著差异时产生。根据EEOC规定，典型的法律阈值为80%。
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受保护属性
法律上受保护免受歧视的群体特征（种族、性别、年龄、宗教等）。识别这些属性对算法公平性评估至关重要。
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泰尔指数
源自经济学的不平等指标，衡量不同人口统计群体间预测结果的差异。零值表示所有群体间完全公平。
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统计均等
衡量不同人口统计群体间正向选择率差异的指标。零值表示模型结果完全均等。
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异质性处理效应
分析模型在不同人口子群体中的影响差异。对于识别预测中的隐性歧视至关重要。
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机会均等差异
衡量特权群体与弱势群体间真阳性率差异的指标。量化模型提供的机会差距。
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公平性约束
在训练过程中施加的数学限制，以确保满足特定公平性标准。在模型优化中平衡性能与公平性。
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不同影响得分
计算弱势群体与优势群体选择率之间的比率。低于0.8可能表明存在潜在歧视，符合监管标准。
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子群体分析
对模型在特定人口统计细分群体上的表现进行详细评估。有助于发现全局指标可能掩盖的偏见。
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