測量 ML 模型中的偏差是減少偏差的第一步。您可以在訓練前 (做為資料準備)、訓練後 (使用 Amazon SageMaker Experiments) 以及部署模型推論期間 (使用 Amazon SageMaker Model Monitor) 測量偏差。20 多個偏差指標都對應於不同的公平概念。您可以針對受調查的應用程式和情況選擇適合的指標。例如，在訓練之前，您可以透過「類不平衡」等指標和群組間標籤分佈差異，來檢查訓練資料是否代表整體人口。SageMaker Clarify 會同時考量正向 (有利) 結果差異和個別標籤分佈差異，以偵測群組是否具代表性。訓練後或部署過程中，偏差指標則有助於衡量模型效能是否因群組而異及其差異程度。「相等呈現」和「不同影響」等指標可衡量正向預測的差異。精確度差異 (正向預測的正確可能性) 和召回率 (模型正確標記正向例子的可能性) 等「相等效能」指標可評估群組間的相等錯誤分佈。在這篇部落格文章中進一步了解。