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#104 · 主分类： MLOps与评测

AIF360

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一套全面的公平性指标，用于数据集和机器学习模型，包含指标解释和缓解偏见算法。

项目最后更新：06/15/26

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GitHub Stars

2.9K

Forks数量

912

贡献者数量

75

许可证

Apache-2.0

收录理由

当模型要进入金融、医疗、招聘或教育领域时，仅凭准确率很难判断它是否适合上线。AIF360 专门处理公平性这一环，它提供针对数据集和模型预测的群体公平性与个体公平性指标，并配套一批研究级别的偏见缓解算法。缓解工作覆盖了整个流程：你可以事先清洗训练数据、在训练过程中约束模型，或在预测后调整结果，具体取决于偏见出现在哪个环节。这个库设计上便于扩展，团队可以将其嵌入自己的评测流程，而不是把它当作一次性的审计工具。Python 和 R 两种接口、可运行的示例笔记本，以及关于如何选择合适指标或算法的指南，让数据科学家无需离开惯常的工作环境，就能从测量偏见走到修复偏见。

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