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数据选择偏见发生在培训数据中某些组或观点的代表性不足或代表过多时，导致偏斜或不完整的数据集并不能准确地反映出整个现实世界情景的全部范围。想象保险公司使用AI算法根据历史索赔数据来评估健康保险风险概况。培训数据主要由经常访问医疗机构并具有更高记录的病史的个人的索赔数据组成。数据集缺乏对健康个体或可能有最小医疗保健需求的人的代表。
减轻AI算法中的偏见决策
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