這邊要討論的是Equality of Opportunity，這是什麼意思呢？某一個類別的樣本都會有許多子類別，例如一個辨識這個人該不該借錢給他的模型，人們可能有各種不同的背景像是收入年齡等等，所有的類別都應該再平等的機會被借到錢。這邊舉個例子，一樣是借錢與否辨識，如果有個子類別信用分數，如果我們的模型是依照信用分數來作為判斷，我們把評判標準設的太高，就會有很多人沒辦法借到錢，很可憐，銀行也賺不到錢。如果我們把評判標準設的太低，這樣可能會借太多錢出去，然後很多借錢的人都沒辦法還出來，這樣銀行也是賺不到錢。所以這個評判標準非常的重要。這個標準的設定並沒有固定的設定法，應該是要依據應用的類型或者實際的使用情境做規劃。
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