以负责任的方式评估机器学习模型 (ML) 需要完成的工作不仅仅是 只是用来计算整体损失指标。在将模型投入生产环境之前， 因此，审核训练数据和评估预测结果至关重要， 偏差。
本单元介绍可能出现的 训练数据。然后提供识别和缓解它们的策略， 然后以公平性原则评估模型性能。
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最后更新时间 (UTC)：2024-08-13。
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