本文探讨了机器学习中异常检测的挑战，特别是偏见数据集对算法的影响。研究提出了多种去偏方法，如特征级数据增广、偏差模型选择和合成混合样本，旨在提高模型的准确性和泛化能力。实验结果表明，这些方法在处理偏见问题时表现优异。
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