模型公平性与偏见检测｜四种公平性定义+Python偏见检测代码

摘要：模型公平性与偏见检测：人口统计均等、机会均等、预测均等、反事实公平四种定义+Python偏见检测代码。AI偏见来源于历史数据和社会结构，本文详解偏见检测方法、公平性评估指标、缓解策略（重采样、对抗去偏、后处理），附实际代码案例。模型公平性与偏见检测专栏：人工智能训练师（三级）备考全攻略模块：卷三·知识体系 — 第四部分·模型测试与评估难度：⭐⭐⭐☆☆考试权重：中高频（AI伦理必考，选择+简答）一、为什么模型会有偏见？AI偏见的来源链条： 现实世界（存在历史偏见） │ ▼ 训练数据（记录和放大偏见） │ ▼ 机器学习模型（学习到偏见） │ ▼ 模型预测（输出带有偏见的结果） │ ▼ 现实影响（贷款拒绝/简历筛除/错误诊断） 例： 历史招聘数据中，技术岗位90%为男性。 模型学到"男性→更适合技术岗"的偏见。 新简历筛选时，同等条件下女性被拒绝率更高。1.1 偏见的三个来源来源