Bir veri bilimcisi, kategorik değişkenlere (kredi türü ve bölge gibi) göre kredi miktarı dağılımlarındaki ön eğitim yanlılığını değerlendirmek istiyor. Dağılımları karşılaştırmak için hangi ön eğitim yanlılığı metrikleri kullanılmalıdır? (Üç tane seçin.)

Veri bilimci, kategorik değişkenlere göre kredi miktarı dağılımlarındaki ön eğitim yanlılığını değerlendirmek istediğinden, dağılımlar arasındaki farklılıkları ölçen metrikler gereklidir. Jensen-Shannon ıraksaklığı, Kullback-Leibler ıraksaklığı ve Toplam Varyasyon Mesafesi, iki olasılık dağılımı arasındaki benzerliği veya farklılığı ölçmek için kullanılan istatistiksel metriklerdir. Bu metrikler, belirli bir kategorik özellik için (örneğin, kredi türü veya bölge) kredi miktarı dağılımının, genel kredi miktarı dağılımından ne kadar farklı olduğunu nicel olarak belirleyebilir. Sınıf dengesizliği, yalnızca hedef değişkenin sınıflarının dengesizliğini ölçer ve dağılım farklılıklarını doğrudan karşılaştırmaz. Koşullu demografik eşitsizlik ve etiket oranlarındaki fark, genellikle modelin çıktısındaki yanlılığı değerlendirmek için kullanılır, ön eğitim verisindeki dağılım yanlılığını değil.