AI公平性数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：人工智能,公平性,数据集,机器学习,信用风险,刑事司法,社会公正
数据概述：
本数据集汇集了用于公平性研究的三个主要数据集：Adult数据集、German Credit数据集和COMPAS数据集。这些数据集在学术研究中被广泛使用，特别是用于分析机器学习算法中的公平性和偏差。数据集涵盖了不同领域，包括人口统计学、信用风险评估和刑事司法系统，提供了丰富的数据资源以支持公平性研究。
数据用途概述：
该数据集适用于研究机器学习算法的公平性问题，特别是在预测模型中可能存在的偏差和歧视。研究人员可以利用这些数据集评估和改进算法，确保模型在不同群体中的公平性表现。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解公平性研究的重要性及其在实际应用中的挑战。
举例：
1. Adult数据集：
数据来源：UCI机器学习库及Kaggle
数据描述：Adult数据集包含1994年美国人口普查的数据，包含个人的年龄、教育程度、工作类别、婚姻状况、职业等社会经济属性。目标变量为二分类，表示个人年收入是否超过50000美元。
数据用途：常用于研究机器学习算法中的公平性和偏差，特别是在预测收入或与就业相关的决策时。
2. German Credit数据集：
数据来源：Kaggle及UCI机器学习库
数据描述：German Credit数据集包含了信用申请人的各种属性，如年龄、性别、职业状态、信用历史、贷款用途等。目标变量为二分类，表示申请人是否被认为是一个好的或坏的信用风险。
数据用途：常用于评估信用风险评估中的公平性问题，特别是考察不同性别或其他人口统计群体在审批过程中的潜在差异。
3. COMPAS数据集：
数据来源：Kaggle及相关公平性研究数据仓库
数据描述：COMPAS数据集用于评估刑事司法决策中的公平性问题，包含涉及刑事司法系统的个人的种族、社会经济属性、犯罪历史及由COMPAS算法生成的风险评分等信息。目标变量通常表示再犯的可能性。
数据用途：常用于研究风险评估工具中的公平性和偏差问题，尤其是考察不同种族或社会经济群体在再犯预测中的潜在差异。
这些数据集被认为是公平性研究的重要基准，并在开发公平机器学习算法的研究和竞赛中得到广泛应用。通过分析这些数据集，研究人员可以探索和解决预测建模中的公平性、歧视和偏差问题。
注意：数据集所有者不声明对这些数据集的所有权。本Kaggle数据集的三个主要公平性研究数据集仅供研究用途。
