Algorithmic-Bias on 111qqz的小窝https://111qqz.com/tags/algorithmic-bias/Recent content in Algorithmic-Bias on 111qqz的小窝Hugo -- gohugo.iozh-cnhust.111qqz@gmail.com (111qqz)hust.111qqz@gmail.com (111qqz)© 2011-2026 111qqzSun, 18 Oct 2026 09:20:00 +0800模型准确率高达 98%，为什么仍然可能是不公平的？——理解 Algorithmic Biashttps://111qqz.com/2026/10/algorithmic-bias-and-fairness/Sun, 18 Oct 2026 09:20:00 +0800hust.111qqz@gmail.com (111qqz)https://111qqz.com/2026/10/algorithmic-bias-and-fairness/<h2 class="relative group">起因 <div id="起因" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e8%b5%b7%e5%9b%a0" aria-label="锚点">#</a> </span> </h2> <p>上一篇聊<a href="https://111qqz.com/2026/10/distribution-shift-and-extrapolation/" >分布偏移与外推</a>的时候，我把关注点放在了训练数据与生产环境之间的不一致上：模型在离线测试集上哪怕拿到了 98% 的高分，一旦现实环境发生 Covariate Shift 或者流形外推，线上的预测能力依然可能迅速滑坡。</p>