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在机器学习模型的公平性(Fairness)评估中，以下哪些是

[不定项选择题]
在机器学习模型的公平性(Fairness)评估中，以下哪些是常见的公平性指标？ 
  • Demographic Parity(统计均等)：不同群体获得正类预测的比例相同
  • Equalized Odds(等化机会)：不同群体的真正例率(TPR)和假正例率(FPR)相同
  • Calibration(校准公平)：不同群体中相同预测概率对应相同的实际正例率
  • 模型在所有群体上的AUC必须完全相同
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机器学习
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