评估数据集的公平性涉及评估数据是否公平地代表了不同的群体，并避免可能导致下游应用出现不公平结果的偏见。首先要检查数据的收集方式，包括或排除哪些亚组，以及数据本身是否存在系统性偏见。例如，如果一个人脸识别数据集主要在多样性有限的地区收集，可能会过度代表浅肤色个体，从而导致对代表性不足的群体性能不佳。识别这种不平衡需要分析关键属性（例如，年龄、性别、种族）在数据集中的分布，并将其与现实世界的人口统计数据或特定应用的要求进行比较。
接下来，使用定量指标来衡量公平性。对于分类任务，这可能包括检查亚组之间的错误率差异（例如，假阳性或假阴性）。混淆矩阵、人口统计学平等比率或平等机会差异等工具可以突出不平衡。例如，如果贷款审批数据集显示，尽管财务状况相似，某个特定人群的拒绝率明显更高，这可能表明存在偏见。开发者还可以应用统计检验（例如，针对分类变量的卡方检验）来检测结果的显著差异。像 scikit-learn 这样的 Python 库或 IBM 的 AI Fairness 360 等公平性专用工具提供了内置函数来计算这些指标。务必通过将数据分成亚组并测试一致性来验证结果。
最后，考虑数据集的背景和预期用途。公平性不仅仅是一个统计指标——它取决于应用对社会的影响。例如，一个在缺乏特定年龄组代表性的数据上训练的医疗诊断模型可能无法泛化，从而危及患者安全。请领域专家和受影响的社区参与进来，以识别潜在的盲点。在数据表中记录数据来源、预处理步骤（例如，对代表性不足的群体进行过采样）以及局限性可以提高透明度。通过改进数据收集、重新平衡样本或应用偏见缓解技术（例如，对抗性去偏）进行迭代。定期审计和更新可确保数据集在出现新偏见或需求演变时保持公平。