Como atenuar vieses em modelos preditivos?

Para atenuar vieses em modelos preditivos, você pode seguir algumas etapas: 1. Coleta de Dados Diversificados: Assegure-se de que os dados utilizados para treinar o modelo sejam representativos de diferentes grupos e contextos. 2. Análise de Dados: Realize uma análise exploratória para identificar possíveis vieses nos dados, como desbalanceamento entre classes. 3. Pré-processamento: Aplique técnicas de pré-processamento, como reamostragem (oversampling ou undersampling) para equilibrar os dados. 4. Seleção de Recursos: Escolha variáveis que não introduzam viés, evitando aquelas que possam refletir discriminações históricas. 5. Modelagem Justa: Utilize algoritmos que incorporam fairness (justiça) em sua estrutura, como aqueles que penalizam a discriminação. 6. Avaliação de Desempenho: Avalie o modelo com métricas que considerem a equidade, além da precisão, como a paridade de resultados. 7. Monitoramento Contínuo: Após a implementação, monitore o desempenho do modelo em tempo real para identificar e corrigir vieses que possam surgir. Essas etapas ajudam a criar modelos mais justos e representativos, minimizando os impactos de vieses indesejados.