一位数据科学家希望评估贷款金额分布中相对于分类变量（例如贷款类型和地区）的预训练偏差。应该使用哪些预训练偏差指标来比较分布？（选择三项。）

Jensen-Shannon 散度、Kullback-Leibler 散度和总变差距离都是衡量两个概率分布之间差异的指标，非常适合评估预训练偏差。它们可以量化不同分类变量组（如贷款类型或地区）的贷款金额分布之间的差异。类别不平衡衡量的是不同类别样本数量的差异，而不是分布形状的差异。条件人口差异和标签比例差异是用于评估模型性能或预测偏差的指标，而不是用于比较预训练数据分布的。