نمونه کار بررسی bias & fairnessدر مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از پردازش داده و بهینه‌سازی چندهدفه

این نمونه کار به بررسی و رفع تعصب (Bias) در مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها و بهینه‌سازی چندهدفه (Multiobjective Optimization) می‌پردازد. در این پروژه از یک دیتاست خاص استفاده شده و مراحل مختلف پردازش و مدل‌سازی انجام شده است. **مراحل انجام پروژه:** 1. **بارگذاری و بررسی اولیه داده‌ها:** - بارگذاری دیتاست و بررسی اطلاعات اولیه آن. - شناسایی و پردازش مقادیر گمشده. 2. **پیش‌پردازش داده‌ها:** - رمزگذاری متغیرهای دسته‌ای و مقیاس‌بندی ویژگی‌های عددی. - آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی. 3. **مدل‌سازی و ارزیابی:** - تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و تست. - ایجاد مدل جنگل تصادفی و ارزیابی دقت آن. 4. **بررسی عدالت:** - تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی برای گروه‌های مختلف و شناسایی تعصبات موجود. - بررسی عملکرد مدل از نظر عدالت برای گروه‌های مختلف. 5. **بهینه‌سازی مدل:** - استفاده از GridSearchCV برای بهینه‌سازی مدل و یافتن بهترین پارامترها. - ارزیابی مدل بهینه و مقایسه با مدل اولیه. **نتایج و دستاوردها:** در این پروژه، با استفاده از تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها و بهینه‌سازی چندهدفه، مدل بهینه‌ای ایجاد شد که دقت بالاتری دارد و تعصبات موجود در مدل اولیه را کاهش می‌دهد. این نمونه کار نشان‌دهنده اهمیت بررسی عدالت و رفع تعصب در مدل‌های یادگیری ماشین است و می‌تواند به عنوان یک مرجع برای پروژه‌های مشابه استفاده شود. **نتیجه‌گیری:** این نمونه کار به خوبی نشان می‌دهد که با استفاده از روش‌های مناسب می‌توان مدل‌های یادگیری ماشین را بهبود بخشید و تعصبات موجود در آنها را کاهش داد. بررسی و رفع تعصب در مدل‌ها نه تنها دقت آنها را افزایش می‌دهد بلکه عدالت در تصمیم‌گیری‌ها را نیز تضمین می‌کند.