测试机器学习模型的准确性，使用特定测试数据评估模型表现，测量精度、召回率和准确率。利用工具检查数据质量，确保模型在复杂输入下的稳健性，发现并修复模型中的不公平性，测试与电子健康记录系统的兼容性，监控模型表现并遵循法规以保护个人数据。
本文研究了决策过程中的公平性评估方法，发现传统的概率评估无法全面捕捉公平性。研究提出了基于效用的方法和其他公平性框架和度量方法。
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