Крупный розничный банк хочет использовать систему машинного обучения для принятия решений о распределении кредитов между различными демографическими группами. Какое действие необходимо предпринять, чтобы гарантировать непредвзятость модели?

Оценка дисбаланса классов в обучающих данных и соответствующая корректировка процесса обучения (например, с помощью взвешивания классов, передискретизации или недодискретизации) является ключевым шагом для обеспечения справедливости модели. Дисбаланс может привести к тому, что модель будет предвзято относиться к доминирующим классам и плохо работать с классами меньшинств, что может проявляться как несправедливость в распределении кредитов. Уменьшение размера обучающего набора данных обычно ухудшает производительность модели. Принудительное согласование с историческими решениями может увековечить существующие предубеждения в данных. Создание отдельных моделей для каждой демографической группы может быть сложным и не гарантирует справедливость, если данные для каждой группы также содержат предубеждения.