数据偏见去偏方法系统方法论学习（基础知识+实践运用）-新手友好版数据偏见（Data Bias）是导致机器学习模型在现实世界中产生不公平、不准确甚至有害结果的主要根源之一。训练数据中存在的偏差问题会直接影响模型学习到的模式，使其在部署时对某些群体或情况做出有偏见的决策。因此，在训练模型之前和之中，必须识别并采取系统化的去偏方法来减轻或消除这些偏见。去偏方法的选择取决于偏见的具体类型和所处的阶段（数据、算法、后处理）。下面将以类别不平衡（样本量差异）这一常见偏见类型为重点，并扩展到更广泛的数据偏见处理方法，形成一份完整的系统方法论思维导图。