Python实现可解释性AI中的公平性（Fairness）指标：平等机会与平等赔率的计算 大家好，今天我们来探讨可解释性AI中的一个重要方面：公平性。在机器学习模型部署到现实世界之前，评估其公平性至关重要，因为模型可能会无意中歧视某些群体。我们将重点介绍两种常见的公平性指标：平等机会（Equal Opportunity）和平等赔率（Equalized Odds），并提供Python代码示例来计算它们。 1. 为什么需要关注AI公平性？ 机器学习模型通过学习历史数据中的模式来做出预测。如果这些数据本身就包含偏见，那么训练出来的模型也会继承这些偏见，从而导致对不同群体的不公平待遇。例如，一个用于信用评分的模型如果基于带有性别歧视的历史数据进行训练，可能会对女性申请人给出更低的评分，即使她们的财务状况与男性申请人相同。 因此，我们需要开发和使用公平性指标来检测和缓解模型中的偏见，确保AI系统能够公平地对待所有人。 2. 常见的公平性指标 有很多不同的公平性指标，每种指标都关注不同类型的偏见。选择哪个指标取决于具体的应用场景和我们想要避免的特定类型的歧视。以下是一些常见的公平性指标： 统计均等 …