使用Mimesis生成平衡数据集审计模型偏差

要点

• Mimesis库可快速生成统计上平衡的反事实数据，用于模型偏差审计。
• 通过创建收入相同但性别不同的虚拟“克隆”用户，隔离受保护属性，检测歧视。
• 案例显示，即使收入相同，女性申请者被拒绝的可能性更高，暴露了模型偏见。
• 后续可通过平衡训练数据、模型重加权或公平性工具包（如AI Fairness 360）缓解偏差。