结构化数据集分类机器学习模型公平性分析

机器学习（ML）算法已成为包括医疗、金融、教育和执法等多个领域决策制定的核心工具。然而，这些系统中关于公平性和偏见的关注度日益增加，带来了重大的伦理和社会挑战。本研究针对结构化数据集上的分类任务，探讨了机器学习模型的公平性问题，强调偏差性预测可能加剧系统性不平等的潜力。选取了一个来自 Kaggle 的公开数据集进行分析，为评估机器学习工作流程中的公平性提供了现实场景。为评估和缓解偏见，我们采用了三大主要公平性库：微软的 Fairlearn、IBM 的 AIF360 和谷歌的 What If Tool。这些库提供了强大的公平性分析框架，提供工具来评估指标、可视化结果并实施偏见缓解策略。该研究旨在评估 ML 模型中的偏见程度、比较这些库的有效性，并为实践者提供可操作的见解。研究结果表明，每种库在公平性评估和缓解方面各有独特的优势和局限。通过系统性地对比其能力，本研究为将公平性工具集成到实际应用中提供了实用指导，为开发更公平的机器学习系统提供了支持。