本研究探讨了机器学习模型中的偏见和不公平，并提出了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，发现了40篇相关文章。结果表明，可以通过明确的度量标准来检测和减轻ML技术中的偏见和不公平。建议进一步研究以定义适用于不同情况的技术和指标，以确保机器学习模型的公正性。