数据清除过程中的偏差缓解

19/25数据清除过程中的偏差缓解第一部分数据偏差来源与影响 2第二部分偏差缓解技术概述 4第三部分数据子集选择与平衡 6第四部分异常值处理策略 8第五部分特征工程中的偏差缓解 11第六部分模型训练时偏差校正 14第七部分评估结果中的偏差分析 16第八部分持续监控与偏差缓解 19

第一部分数据偏差来源与影响数据偏差来源与影响

数据偏差产生于数据收集、处理和分析的不同阶段，对机器学习模型和决策造成重大影响。其来源可分为以下几类：

1.采样偏差

*随机采样偏差：当样本与总体不具有代表性时，如小样本或非随机抽样。

*便捷性采样偏差：当数据从易于获取的来源收集，如自愿者或在线调查，导致特定人群或观点过分代表。

*遗漏变量偏差：当影响目标变量的重要特征被排除在数据集中，导致模型出现偏见。

2.测量偏差

*测量误差：由于测量工具或观察者的失误而导致的数据值不准确或缺失，可能产生系统性或随机偏差。

*响应偏差：当受访者的回答受到社会期望、认知偏见或其他因素的影响，导致数据偏离真实情况。

*仪器偏差：当测量仪器存在固有偏见时，导致对特定群体或值进行系统性的过度或低估。

3.处理偏差

*数据清洗偏差：在数据清洗过程中，由于不一致的清洗规则、数据归档或变量转换而引入的偏差。

*特征工程偏差：当特征选择或转换引入特定群体或变量的偏见时，导致模型学习错误的关系。

*模型选择偏差：当模型假设与数据分布不匹配时，如线性模型无法捕获非线性关系，导致偏差预测。

4.认知偏差

*确认偏差：倾向于寻找和解释支持现有信念的数据，忽略或贬低相反证据。

*框架效应：当数据或问题的表述方式影响受访者的回答或选择时产生的偏差。

*刻板印象偏差：根据群体归属对个人进行概括，导致对特定人群或特征的偏见决策。

数据偏差的影响

数据偏差对机器学习模型和决策产生广泛而深远的影响：

*模型偏见：导致模型对特定人群或值进行不公平或不准确的预测，影响模型的可靠性和可解释性。

*错误决策：基于有偏差的数据的决策可能会产生负面后果，例如拒绝贷款或提供不公平的保险费。

*算法歧视：偏差算法在自动化决策中可能导致对特定群体的系统性歧视。

*信任丧失：当人们了解数据中的偏差时，可能会对模型或决策过程失去信任。

*法律责任：有偏差的数据可能会违反反歧视法律，导致诉讼或处罚。

缓解数据偏差至关重要，以确保机器学习模型的公平性和决策的可靠性。这需要采用严格的数据收集实践、仔细的数据清洗程序和经过深思熟虑的模型选择方法。消除数据偏差是一个持续的过程，需要持续监控和评估，以确保数据质量和模型公平性。第二部分偏差缓解技术概述偏差缓解技术概述

1.重新采样技术

*过采样（Over-sampling）：重复少数类样本，以增加其在数据集中的比例。可使用随机过采样、SMOTE（合成少数类过采样技术）或ADASYN（自适应合成少数类过采样）等方法。

*欠采样（Under-sampling）：随机删除多数类样本，以减少其在数据集中的比例。可使用随机欠采样、ENN（编辑最近邻）或Tomek链接等方法。

2.加权方法

*逆概率加权（IPW）：根据样本在原始数据集中的概率对样本进行加权。用于处理数据集中未表示的样本或发生偏差的特征。

*重要性权重（IW）：根据样本对模型预测的重要程度对样本进行加权。可使用SHAP（梯度提升解释器）或LIME（局部可解释模型解释器）等方法估计重要性。

3.变换技术

*对数变换：将样本值转换为对数，以降低分布偏差。可用于处理右偏分布或具有异常值的数据集。

*标准化：将样本值归一化为零均值和单位方差，以减少特征之间的差异。可用于处理不同单位或尺度的特征。

*PCA（主成分分析）：将样本值投影到较低维度的空间中，以减少数据中的协方差。可用于处理高维数据集或特征之间存在相关性。

4.去噪技术

*随机森林：生成大量决策树，并使用它们的预测进行偏差估计。可用于消除数据噪声或离群点。

*LOF（局部异常因子）：根据样本密度和距离来识别异常值。可用于检测和删除异常值或数据噪声。

*聚类：将数据样本分组到具有相似特性的簇中。可用于识别异常值或离群点，并对其进行处理。

5.算法调整

*代价敏感学习：调整算法的损失函数，以增加对少数类样本的惩罚。例如，可使用代价敏感支持向量机或代价敏感决策树。

*阈值优化：调整决策阈值，以平衡分类错误率和偏差。例如，可使用ReceiverOperatingCharacteristic（ROC）曲线或Precision-Recall曲线。

*模型融合：结合多个模型的预测，以减少单个模型的偏差。例如，可使用集成学习或提升方法。

6.其他技术

*合成数据：生成新的数据样本，以增强少数类。可使用生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）等方法。

*特征工程：创建新的特征或转换现有特征，以减少偏差或提高模型性能。可使用领域知识或统计测试。

*数据增强：通过随机变换或添加噪声来增强数据集，以提高模型的泛化能力和减少偏差。第三部分数据子集选择与平衡关键词关键要点数据子集选择

1.目标导向选择：明确定义清洗目标，根据目标选择包含代表性数据样本的子集，以确保下游任务的准确性。

2.数据多样性：选择子集时，考虑数据多样性，涵盖不同数据类型、值范围和关联性，以避免偏差和过拟合。

3.欠采样和过采样技术：利用欠采样和过采样技术处理数据不平衡，平衡少数类和多数类样本，提升分类器性能。

数据平衡

1.过采样技术：使用重复采样、合成采样或SMOTE等过采样技术，增加少数类样本数量，增强分类器对这类数据的敏感度。

2.欠采样技术：采用随机欠采样、聚类欠采样或基于阈值的欠采样技术，减少多数类样本数量，避免分类器对多数类过拟合。

3.集成采样方法：结合欠采样和过采样技术，综合优化数据分布，既避免过采样带来的冗余问题，又解决欠采样导致样本损失的问题。数据子集选择与平衡

导言

数据清除是机器学习管道中至关重要的一个步骤，它可以显著提高模型的性能。偏差缓解技术旨在减轻数据中存在的偏差，进而改善模型的公平性和鲁棒性。数据子集选择与平衡是偏差缓解的重要技术，涉及到以下主要策略：

1.过采样和欠采样

过采样是一种通过复制少数类样本以增加其在数据集中的表示比例的技术。欠采样则是相反的过程，它通过删除多数类样本来实现同样的目的。这两种技术都可以有效地平衡类分布，减轻由于类不平衡造成的偏差。

2.SMOTE（合成少数类过采样技术）

SMOTE是一种流行的过采样技术，它通过在少数类样本之间创建合成样本来增加其数量。这些合成样本位于原始样本之间的超平面，丰富了少数类的特征分布，并提高了模型对罕见类的识别能力。

3.ADASYN（自适应合成过采样技术）

ADASYN是一种改进的SMOTE算法，它考虑了样本分布密度。ADASYN通过优先过采样决策边界附近和少数类核心区域的样本，更好地处理数据不平衡问题，提高模型的鲁棒性。

4.少数类加权

少数类加权是一种赋予少数类样本更高权重的技术。这可以抵消多数类样本数量上的优势，确保模型在训练过程中更加关注少数类，提高其分类精度。

5.子集选择

子集选择涉及从原始数据集中选择一个具有更平衡类分布的子集。这可以通过以下方法实现：

*随机子集选择：从原始数据集中随机选择一个包含特定比例少数类的子集。

*基于阈值的子集选择：根据少数类样本的比例或其他预定义阈值筛选数据子集。

*聚类子集选择：将数据集聚类成多个簇，然后选择少数类样本在每个簇中占据较高比例的簇。

6.合成少数类混合

合成少数类混合将过采样技术与子集选择相结合。它首先对少数类样本进行过采样，然后从中选择一个具有更平衡类分布的子集。这种方法结合了过采样的优点（增加少数类样本数量）和子集选择（选择更平衡的子集），提高了模型的性能。

结论

数据子集选择与平衡是偏差缓解的重要技术，可以有效地减轻数据中存在的类不平衡偏差。通过过采样、欠采样、合成少数类过采样技术和少数类加权等方法，可以平衡类分布，提高模型对罕见类的识别能力。子集选择通过选择更平衡的数据子集进一步增强了这些技术的效果。这些技术对于构建公平、鲁棒的机器学习模型至关重要，确保模型在不同的群体或类别上表现出一致的性能。第四部分异常值处理策略关键词关键要点【异常值处理策略】：

1.识别异常值：使用统计方法（如标准差、四分位距）、聚类算法或机器学习模型识别超出正常范围的数据点。

2.原因分析：调查异常值背后的潜在原因，可能是数据输入错误、传感器故障或极端事件。

3.处理方法：根据异常值的原因采取不同的处理方法，如删除、替换或转换。

【处理方法1：剔除】：

异常值处理策略

异常值，又称离群值，是数据集中显然偏离其他观测值的数据点。异常值的存在可能会对数据清理过程产生重大影响，并导致分析结果出现偏差。因此，在数据清理过程中制定适当的异常值处理策略至关重要。

识别异常值

在处理异常值之前，必须先将其识别出来。识别异常值的方法有很多，包括：

*统计方法：根据统计指标，例如Z分数和箱线图，识别极端值。

*领域知识：利用对数据领域的了解，设置合理的数据范围，超出该范围的数据点即为异常值。

*机器学习算法：利用机器学习算法，例如聚类和异常值检测算法，识别与数据集中其他点显著不同的数据点。

异常值处理技术

一旦识别出异常值，就需要选择适当的处理技术。常用的异常值处理技术包括：

*删除异常值：从数据集中完全删除异常值。这是最简单的方法，但可能会导致信息丢失。

*替换异常值：用其他值替换异常值，例如用中位数或平均值替换。这种方法可以保留数据点，但可能会引入偏差。

*Winsorizing：将异常值截断在特定阈值处，而不是完全删除它们。这种方法可以减轻异常值的影响，同时保留数据点。

*转化异常值：将异常值转化为更接近其他观测值的值。这通常涉及使用对数或平方根转换。

选择异常值处理策略

选择最佳的异常值处理策略取决于数据的具体情况和分析目标。以下是一些需要考虑的因素：

*异常值的频率和严重程度：如果异常值很少且不严重，则可能不需要对它们进行处理。

*数据分布：异常值是否来自正态分布还是偏态分布。正态分布中异常值更有可能表示真实数据，而偏态分布中异常值更有可能是异常情况。

*分析目标：异常值是否会对分析结果产生重大影响。如果影响很小，则可能不需要对它们进行处理。

偏差缓解

处理异常值时必须注意避免引入偏差。常见的缓解偏差的方法包括：

*敏感性分析：通过使用不同的异常值处理策略，评估分析结果对异常值的敏感性。

*复制抽样：创建多个数据子集，随机包含或排除异常值，并比较分析结果。

*记录处理决策：详细记录所做的所有异常值处理决策，以便日后审核和评估。

总结

异常值处理是数据清理过程中的一个重要方面。通过识别并适当处理异常值，可以最小化其对分析结果的影响并避免引入偏差。选择最佳的异常值处理策略需要考虑数据的具体情况和分析目标。通过实施适当的偏差缓解措施，可以确保异常值处理不会损害数据分析的准确性和可靠性。第五部分特征工程中的偏差缓解关键词关键要点【特征工程中的偏差缓解】

1.识别与偏差相关的特征：确定那些与受保护属性（如种族、性别）相关并可能导致不公平结果的特征。

2.移除或转换有偏差的特征：删除包含敏感信息的特征或将它们转换为匿名或更公正的形式。

3.引入新的特征以减轻偏差：创建反映受保护属性但不包含敏感信息的新特征，以帮助模型学习更公平的预测。

【过滤技术】

特征工程中的偏差缓解

概述

特征工程是在机器学习建模过程中至关重要的一步，它涉及数据预处理、特征选择和特征变换。然而，特征工程也容易受到偏差的影响，从而导致模型做出不公平或不准确的预测。偏差缓解技术可以帮助减轻这些偏差。

偏差来源

特征工程中的偏差可能来自以下来源：

*数据收集偏差：数据收集方式可能在某些亚组中造成过度或不足代表性。

*特征选择偏差：特征选择算法可能会偏好某些亚组的特征，从而导致对其他亚组的预测不公平。

*特征变换偏差：特征变换可能会放大或抑制某些亚组的数据点，从而引入偏差。

偏差缓解技术

1.数据预处理

*重新加权：通过调整不同亚组的权重来解决数据收集偏差。

*欠采样和过采样：通过删除或复制数据点来平衡亚组中数据的表示程度。

*合成少数类：生成合成数据点来增加少数类的表示程度。

2.特征选择

*公平特征选择：使用考虑公平性的算法选择特征，例如公平互信息或公平Lasso。

*约束特征选择：使用约束优化问题，要求选择的特征满足公平性条件。

*后处理：在特征选择后，使用偏差缓解技术（如重新加权）来减轻残余偏差。

3.特征变换

*等方差变换：应用变换将不同亚组的数据方差标准化。

*标准化：将数据点归一化为零均值和单位方差，从而减轻由不同测量尺度引起的偏差。

*低维投影：使用降维技术（如主成分分析）投影数据到低维子空间，同时保留公平性。

评估偏差缓解

评估偏差缓解技术的有效性至关重要。常用的指标包括：

*公平性指标：例如平等机会率和差异处理率。

*模型性能指标：例如准确率和召回率。

*组合指标：考虑公平性和模型性能的指标，例如公平准确度。

最佳实践

*在整个特征工程过程中主动监控偏差。

*探索各种偏差缓解技术并根据具体数据集和任务选择最合适的技术。

*验证偏差缓解技术的有效性并通过仔细评估来调整其参数。

*与领域专家合作，了解潜在的偏差来源和可能的缓解策略。

案例研究

在一家银行的风控模型中，数据收集偏差导致少数族裔借款人过度代表。通过实施重新加权技术，该模型的公平准确度显着提高。

在一次医疗诊断任务中，特征选择偏差导致模型偏好年轻患者的特征。通过使用公平互信息特征选择算法，该模型能够公平地识别不同年龄患者的疾病风险。

结论

特征工程中的偏差缓解对于构建公平、准确的机器学习模型至关重要。通过了解偏差来源并应用适当的缓解技术，可以减轻偏差的影响并促进模型的公平性。持续监控偏差并探索创新解决方案对于进一步提高模型公平性和可靠性至关重要。第六部分模型训练时偏差校正模型训练时偏差校正

数据清除是防止机器学习算法出现偏差的关键步骤。模型训练时偏差校正是一种技术，旨在通过调整训练数据和修改模型架构来减轻数据中的偏差。

调整训练数据

*重新加权：通过为目标类别分配不同的权重来调整训练数据的分布。这可以在训练过程中平衡不同类别的表示。

*过采样或欠采样：增加或减少训练数据中特定类别的实例，以改善类别的表示。

*合成数据：生成符合目标类别分布的新数据点，以增强训练数据集。

修改模型架构

*正则化：增加惩罚项以防止模型过拟合特定类别，从而提高鲁棒性。

*数据增强：应用随机变换（例如裁剪、翻转、旋转）到训练数据，以增加样本的多样性和减少偏差。

*注意力机制：专注于训练数据中对特定类别有区别性的特征，从而减少模型中的偏见。

偏差校正方法

有几种偏差校正方法，每种方法都有其优点和缺点：

*调整后判别分析（APDA）：调整训练数据的协方差矩阵以减少偏差。

*公平感知学习（FPL）：通过惩罚对目标类别具有不同影响的预测器来强制模型公平。

*对齐公平（EF）：将不同类别的数据映射到一个共同的潜在空间，从而减轻偏差。

*逆概率加权（IPW）：对训练数据中的实例加权，以补偿数据收集过程中的偏差。

评估偏差校正

在部署模型之前，评估偏差校正的有效性至关重要。常用的评估指标包括：

*公平性指标：例如平等机会（EO）、差异优惠（DP）和合格率差异（DOR）。

*分类性能指标：例如准确性、召回率和F1得分。

*偏差检测工具：例如语言模型公平性工具（LIFT）和公平ML评估工具包（fairML）。

应用场景

模型训练时偏差校正广泛应用于需要确保公平性和无偏见的机器学习领域，例如：

*刑事司法

*医疗保健

*招聘

*金融

优点

*减轻数据偏差，提高模型公平性。

*提高模型鲁棒性，防止过拟合特定类别。

*增强模型对新数据的泛化能力。

缺点

*可能会引入其他偏差形式。

*可能增加模型训练时间和复杂性。

*并非适用于所有类型的偏差。

最佳实践

以下最佳实践有助于有效应用模型训练时偏差校正：

*了解数据的性质和潜在偏差。

*探索多种偏差校正方法并选择最合适的。

*彻底评估偏差校正的有效性和影响。

*持续监测和更新模型以防止偏差随着时间的推移而积累。第七部分评估结果中的偏差分析评估结果中的偏差分析

概述

偏差缓解是一个多方面的过程，涉及多个步骤和考虑因素。在数据清除过程中，评估结果中的偏差分析是一个关键步骤，因为它使数据科学家能够量化和识别特定特征或亚组中的偏差，从而采取适当的缓解措施。

评估指标

评估结果中的偏差可以使用各种指标，包括：

*绝对偏差：特定特征组与整体数据集中特定值之间的绝对差异。

*相对偏差：特定特征组与整体数据集中特定值的相对差异，通常表示为百分比。

*奇偶检验：评估特定特征组和整体数据集中极端值的分布。

*可视化：使用图形或图表可视化偏差，例如箱形图、条形图或散点图。

特征工程

在评估结果中的偏差时，考虑特征工程至关重要。特征工程涉及转换和处理原始数据以改善模型性能，包括处理缺失值、编码分类变量和创建新特征。偏差缓解可能会影响特征工程过程，反之亦然。

偏差的类型

数据清除过程中可能遇到的偏差类型包括：

*选择偏差：在数据收集过程中引入的偏差，导致特定特征组的代表性不足或过度。

*测量偏差：由数据收集或测量方法引起的偏差，导致某些特征组被系统性地高估或低估。

*建模偏差：由机器学习算法或模型假设引起的偏差，导致某些特征组的预测准确度较低。

偏差缓解策略

评估结果中的偏差后，数据科学家可以采用各种偏差缓解策略，包括：

*重新加权：分配不同权重以调整特定特征组在模型训练中的重要性。

*欠采样和过采样：通过减少或增加特定特征组的数据点来平衡数据集。

*合成少数群体数据：生成合成数据点以增加特定特征组的表示。

*算法调整：选择表现出对偏差敏感性较小的机器学习算法或调整现有算法。

*公平度指标：监测模型的公平性并采取措施解决任何持续存在的偏差。

持续监控

偏差缓解是一个持续的过程，需要持续监控以确保缓解措施仍然有效。随着时间的推移，数据分布和模型性能可能会发生变化，因此定期评估和调整偏差缓解策略至关重要。

结论

评估结果中的偏差分析是数据清除过程中偏差缓解的关键步骤。通过使用适当的指标、考虑特征工程、识别偏差类型并实施缓解策略，数据科学家可以提高模型的公平性和准确性。持续监控对于确保偏差缓解措施的有效性和模型随着时间的推移的公平性至关重要。第八部分持续监控与偏差缓解持续监控与偏差缓解

理解偏差

偏差是指数据清理过程中引入或加剧的系统性错误。这些错误可以源于各种因素，包括：

*数据收集方法

*数据预处理技术

*数据建模算法

持续监控

持续监控是通过定期评估数据质量来检测和缓解偏差的持续过程。此过程涉及以下步骤：

*建立基准：建立一个反映数据预期质量和分布的基准。

*定期评估：定期将数据与基准进行比较，以识别偏差的任何变化。

*偏差检测：使用统计技术和可视化工具检测数据中的偏差。

偏差缓解

检测到偏差后，可以采取以下步骤进行缓解：

*数据重加权：为数据点分配不同的权重，以减少特定组的影响。

*合成数据：创建合成数据点来填补缺失值或均衡数据分布。

*重新采样：通过上采样或下采样来调整数据集中不同组的表示。

*算法调整：修改机器学习算法以减少对偏差敏感。

*手动干预：人工审查数据并手动修复偏差。

持续偏差缓解周期

持续偏差缓解是一个持续的周期，包括以下步骤：

1.监控：定期评估数据质量并检测偏差。

2.缓解：实施偏差缓解措施以减轻偏差的影响。

3.验证：验证偏差缓解措施的有效性，并调整需要时。

4.重复：重复监控、缓解和验证周期，以持续提高数据质量。

偏差缓解的最佳实践

*自动化监控：自动化监控流程以提高效率和准确性。

*使用多种技术：使用各种偏差检测和缓解技术，以提高检测和缓解的准确性。

*协作：让数据科学家、数据工程师和领域专家参与偏差缓解过程。

*文档化结果：记录偏差缓解措施和结果，以确保透明度和可追溯性。

*定期审查：定期审查偏差缓解周期，并根据需要进行调整。

偏差缓解的好处

有效地缓解偏差可以带来以下好处：

*提高数据质量和可靠性

*增强模型性能和可解释性

*减少决策偏见和歧视

*建立对数据驱动的决策的信任和信心

结论

持续监控与偏差缓解是数据清理过程中至关重要的步骤，以确保数据质量并减轻偏差的影响。通过实施有效的偏差缓解策略，组织可以提高数据驱动的决策的准确性、公平性和可信度。关键词关键要点主题名称：数据偏差来源

关键要点：

1.数据收集偏差：数据收集过程中的选择性或偏向性，导致特定群体或特征的代表性不足或过度；

2.测量偏差：测量工具或方法的缺陷，导致对变量或特征进行系统性的错误测量或解释；

3.选择偏差：由于参与者参与或脱落的不平衡或自选择，对样本的代表性造成影响；

主题名称：数据偏差影响

关键要点：

1.模型性能下降：偏差数据会影响模型的准确性和预测能力，导致错误的结论或决策；

2.歧视和不公平：偏差数据可能会导致人工智能系统对特定群体进行歧视或不公平的对待，加剧社会不平等；

3.决策失误：基于偏差数据做出的决策可能会导致不良后果，例如医疗诊断错误或商业上的投资失误。关键词关键要点主题名称：过滤法

关键要点：

1.通过设定阈值，过滤掉明显存在偏差的数据点，保证后续建模的准确性。

2.适用于各种类型的数据，但可能会导致信息损失和影响模型的性能。

3.需根据具体任务和数据集谨慎选择阈值，避免过度过滤或遗漏关键信息。

主题名称：加权法

关键要点：

1.为每个数据点分配一个权重，以反映其可靠性和相关性，进而减轻偏差的影响。

2.权重通常基于数据来源、特征分布和标签信息等因素进行计算。

3.通过调整权重，可以增强或弱化特定数据点的影响，从而平衡数据集中的偏差。

主题名称：数据生成

关键要点：

1.利用生成模型创建合成数据，以扩充数据集并减轻偏差。

2.合成数据应保持原始数据集的统计分布和特征分布，但消除或减少了偏差。

3.生成式对抗网络（GAN）等技术可用于创建逼真的合成数据，但需要谨慎控制生成过程以避免引入新的偏差。

主题名称：迁移学习

关键要点：

1.从相关但无偏差的数据集中学习模型，然后将其迁移到目标数据集。

2.迁移学习利用源数据集中的知识和特征表示，帮助模型在目标数据集上克服偏差。

3.需注意源数据集和目标数据集之间的差异，并根据需要进行模型微调以优化性能。

主题名称：特征工程

关键要点：

1.通过创建新的特征、转换现有特征和删除无关特征，来改善数据的可区分性并减轻偏差。

2.特征工程需要对数据集有深入理解和领域专业知识。

3.不同的特征工程技术，如特征选择、主成分分析和特征散列，可用于处理不同类型的偏差。

主题名称：算法选择

关键要点：

1.选择对偏差不敏感或具有缓解偏差机制的建模算法。

2.例如，树状模型往往对缺失值和异常值具有鲁棒性，而线性模型则容易受偏差影响。

3.通过比较不同算法在交叉验证集上的性能，选择最能减轻偏差并提供可靠结果的算法。关键词关键要点主题名称：数据预处理中的偏差缓解

关键要点：

1.识别和消除偏差：识别数据预处理过程中的偏差来源，并采取措施去除或减轻它们的潜在影响。

2.使用平衡技术：平衡训练数据集，确保不同群体或类别得到充分表示，缓解过度代表或不足代表带来的偏差。

3.特征选择和变换：选择和变换特征以最大程度地保留信息并最小化偏差，考虑不同群体之间的特征分布差异。

主题名称：模型训练时的偏差校正

关键要点：

1.算法偏差：识别和缓解机器学习算法本身固有的偏