2026 10 4月 算法与数据结构 2026/4/10 01:17:56 如何对机器学习模型进行测试与验证，确保其预测准确性、公平性与可解释性 2026-04-10 Zhao Min 1,180 次阅读 本文详细介绍了如何对机器学习模型进行测试与验证，以确保其预测准确性、公平性与可解释性。通过划分数据集、选择评估指标测试准确性；识别敏感特征、检查公平性指标验证公平性；进行特征重要性分析和局部解释提高可解释性。还介绍了应用场景、技术优缺点和注意事项，帮助开发者更好地构建和使用机器学习模型。 machine learning Accuracy fairness Model Testing Interpretability
2026 15 3月 大数据 2026/3/15 01:45:05 如何确保数据挖掘模型的公平性与无偏见，避免算法歧视的社会影响 2026-03-15 Wang Hong 693 次阅读 本文详细介绍了如何确保数据挖掘模型的公平性与无偏见，避免算法歧视的社会影响。首先阐述了数据挖掘模型公平性的重要性，分析了导致算法歧视的原因，接着介绍了确保公平性的方法，包括数据预处理、算法选择与优化、模型评估等。还列举了金融、招聘、医疗等应用场景，分析了技术的优缺点和注意事项。最后进行了总结，强调了确保模型公平性的重要性。 Data Mining fairness bias-free algorithm discrimination