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样本偏差对模型训练影响案例分析

共计 30 章节
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01
偏差概念入门
什么是样本偏差？为什么样本偏差是机器…
偏差概念入门什么是样本偏差？…
02
偏差类型概览
选择性偏差 · 测量偏差 · 幸存者偏差
偏差类型概览选择性偏差
03
选择性偏差详解
定义 · 产生原因 · 对模型泛化能力的影响
选择性偏差详解定义
04
测量偏差详解
数据采集工具/方法导致的系统误差 · 以及其对特征分布的影响
测量偏差详解数据采集工具
05
幸存者偏差详解
经典案例（飞机弹孔 · 基金业绩） · 以及如何避免
幸存者偏差详解经典案例
06
报告偏差详解
用户/传感器上报数据时的倾向性 · 导致正负样本失衡
报告偏差详解用户
07
回忆偏差详解
基于记忆的数据收集（如问卷调查）中的…
回忆偏差详解基于记忆的数据收…
08
确认偏差详解
分析人员或标注者在数据标注/特征选择…
确认偏差详解分析人员或标注者
09
偏差与方差权衡
偏差-方差分解 · 样本偏差如何影响偏差项与方差项
偏差方差权衡
10
偏差导致过拟合与欠拟合
偏差如何使模型在特定子集上过拟合 · 在整体上欠拟合
偏差导致过拟合欠拟合
11
案例一
信贷风控模型中的选择性偏差——仅使用…
案例一信贷风控模型
12
案例二
医疗诊断模型中的测量偏差——不同医院…
案例二医疗诊断模型
13
案例三
推荐系统中的幸存者偏差——只看到活跃… · 忽略沉默用户
案例三推荐系统
14
案例四
舆情分析中的报告偏差——社交媒体用户…
案例四舆情分析
15
案例五
自动驾驶中的确认偏差——标注员对困难…
案例五自动驾驶
16
案例六
招聘算法中的历史偏差——训练数据来自…
案例六招聘算法
17
偏差检测方法一
统计检验——使用KS检验 · 卡方检验比较训练集与真实分布
偏差检测方法一KS
18
偏差检测方法二
对抗验证——训练分类器区分训练集与测… · 若AUC高则存在偏差
偏差检测方法二对抗验证
19
偏差检测方法三
特征分布可视化——使用PCA/t-S…
偏差检测方法三PCA/t-S
20
偏差缓解方法一
重采样——过采样少数群体 · 欠采样多数群体
偏差缓解方法一重采样
21
偏差缓解方法二
数据增强——合成少数类样本（SMOT…
偏差缓解方法二SMOT
22
偏差缓解方法三
加权损失函数——为代表性不足的样本赋…
偏差缓解方法三加权损失函数
23
偏差缓解方法四
领域自适应——使用对抗网络或最大均值…
偏差缓解方法四领域自适应
24
偏差缓解方法五
去偏表示学习——学习与敏感属性无关的…
偏差缓解方法五去偏表示学习
25
偏差缓解方法六
后处理校准——对模型输出进行概率校准…
偏差缓解方法六后处理校准
26
评估指标中的偏差陷阱
准确率在类别不平衡时的误导性 · 改用F1 · AUC
评估指标偏差陷阱
27
公平性与偏差的关系
样本偏差如何导致算法歧视（种族 · 性别 · 地域）
公平性偏差的关系
28
工业界最佳实践
数据收集阶段的随机化 · 分层抽样 · 持续监控数据漂移
工业界最佳实践数据收集阶段的随…
29
工具与库介绍
AIF360 · Fairlearn · What-If Tool
工具库介绍
30
课程总结与展望
从偏差检测到持续治理 · 构建可信赖的机器学习系统
课程总结从偏差检测到持续…