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本发明提出了众包任务中的数据偏见处理方法。在众包数据收集阶段,需要获取足够多的数据,并且需要保证数据质量。但是在利用众包获取大量的标签数据可能会存在偏见。该方法利用可解释机器学习方法对众包数据收集的结果进行诊断,分析可能存在的机器学习方法中前处理,后处理对众包数据可能存在的偏见进行处理。数据偏见分析和诊断阶段,对数据中可能存在的偏见和模型漏洞进行分析;前处理阶段,通过前处理,包括盲点法,因果歧视法改善数据偏见,提升模型公平性;后处理阶段,通过均等机会,均等PPV等方法改善模型偏见。本发明可以比较
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113361762 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110612266.1 G06N 20/00 (2019.01)
(22)申请日 2
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