待验证50% 置信事实精确时间
ProPublica使用的公平标准是“预测错误率的群体均衡”，而COMPAS开发公司反驳称系统在“预测准确率”上对两个群体是校准的，即高风险分数对应的实际再犯率在不同种族间大致相同。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/18
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相关事实
待验证公平性以Equalized Odds衡量，该度量要求模型对不同人口群体的真阳性率和假阳性率均保持一致75% 相似待验证总体准确率相同的系统可能在两个人口群体上产生截然不同的错误分布，例如对A群体频繁错误拒绝本会按时还款的申请人，对B群体更多错误批准最终违约的申请。73% 相似待验证平均准确率会掩盖分布偏差，一个在简单案例全对、困难案例过度自信的裁判可以刷出高平均分却在关键处失灵72% 相似已验证在样本严重不均衡时，精度(Accuracy)会产生误导，模型把所有人都预测为健康精度照样能达到99%以上72% 相似待验证在类别不平衡场景下，模型可以通过一律预测多数类获得看似漂亮的准确率，这种现象被称为准确率悖论（Accuracy Paradox）69% 相似
引用此条事实
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