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公平性的回顾及选择适合上下文的机器学习公平性指标的实用指南
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究审查了机器学习模型中的偏见与不公平，识别了减轻算法偏差的方法和度量标准。通过文献综述，发现40篇相关文献，建议进一步研究以标准化机器学习模型的公正性。
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关键要点
- 本研究检查机器学习模型中的偏见与不公平。
- 识别减弱算法不公平和偏差的方法、公平性度量和支持工具。
- 通过文献综述发现40篇相关文献。
- 文献中定义了针对机器学习技术的多种偏见和不公平检测与减轻方法。
- 建议进一步研究以标准化机器学习模型的公正性。
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