反事实样本生成：一种用于去偏的有效方法

根据事实样本生成反事实样本是一种常用的去偏方法，其目的是通过构造与事实样本相反的样本来减少模型的偏差。具体描述为，在原始模型的预测结果中，将某个样本的标签进行反转或者将某些特征值进行反转，从而获得反事实样本。通过比较原始模型对事实样本和反事实样本的预测结果，得出模型是否存在偏差的结论。如果模型在事实样本和反事实样本上的预测结果差别很大，说明模型存在偏差。反之，则说明模型相对较为客观和公正。