在「正和公平」的框架中，為了確保每個群體都能獲得最佳可能的性能水平，同時避免無意中優先考慮較大或代表性較強的群體，可以採取以下幾個策略：
多樣化的性能指標：在評估模型性能時，不僅僅依賴整體性能指標（如AUROC），還應考慮每個子群體的性能指標。這樣可以確保即使是小型或代表性較弱的群體也能獲得足夠的關注。
加權損失函數：在模型訓練過程中，可以使用加權損失函數，對於小型群體的錯誤預測給予更高的懲罰，這樣可以促使模型在這些群體上表現得更好。
交叉驗證：在模型評估中，使用分層抽樣的交叉驗證方法，確保每個子群體在訓練和測試過程中都有代表性，這樣可以減少模型對於較大群體的偏見。
持續監測和調整：在模型部署後，持續監測各個群體的性能，並根據實際表現進行調整，確保所有群體的需求都能得到滿足。
這些策略的結合可以幫助在「正和公平」的框架下，實現對所有群體的公平對待，並避免對較大或代表性較強的群體的偏見。