The utility of machine learning in evaluating the creditworthiness of loan
applicants has been proofed since decades ago. However, automatic decisions may
lead to different treatments over groups or individuals,
本研究旨在检查现有知识中关于机器学习模型中的偏见和不公平的研究,并识别减弱算法不公平和偏差的方法、公平性度量和支持工具。经过系统文献综述,发现了 40 篇可用于 Scopus、IEEE Xplore, Web of Science 和 Google Scholar 知识库的文章。结果表明,针对 ML 技术的多种偏见和不公平检测与减轻方法,在文献中定义了明确的度量标准,可以突出不同的度量标准。因此建议进一步研究,以定义在每种情况下应采用的技术和指标,以标准化并确保机器学习模型的公正性,从而允许最适当的度量标准来检测偏见和不公平。