除了回憶率，還有多種公平性指標可以納入 EGFL 的優化目標中，這些指標包括：
精確率 (Precision)：精確率衡量的是模型預測為正類的樣本中，實際為正類的比例。這對於需要高準確性的應用場景尤為重要。
F1 分數：F1 分數是精確率和回憶率的調和平均數，能夠在不平衡數據集上提供更全面的性能評估。
公平性指標 (Fairness Metrics)：如均等機會 (Equal Opportunity) 和均等預測 (Equal Predictive Value)，這些指標可以確保模型在不同群體之間的預測結果不會存在顯著差異。
AUC-ROC 曲線：通過計算接收者操作特徵曲線下的面積 (AUC)，可以評估模型在不同閾值下的分類性能，這對於不平衡數據集的評估非常有用。
錯誤率 (Error Rate)：衡量模型在預測中犯錯的比例，這可以幫助確保模型在所有類別上都能保持較低的錯誤率。
將這些公平性指標納入 EGFL 的優化目標中，可以進一步提升模型的公平性和可靠性，確保在多樣化的 6G 網路環境中提供一致的服務質量。