L_p-规范（LP）

L_p-norm (LP) 测量训练数据集中观察到的标签的小面分布之间的 p 范数距离。该指标是非负面的，因此无法检测到反向偏差。

L 的公式_p-norm 如下所示：

        L_pP (P)_aP, P_d) = (Σ_y|P_a-P_d||^P）^{p 1/p}

其中点 x 和 y 之间的 p 范数距离定义如下：

        L_p(x, y) = (|x)₁-Y₁|^P+ | x₂-Y₂|^P+... +|x_n-Y_n|^P）^{p 1/p}

2 标准是欧几里得标准。假设你有三个类别的结果分布，例如_iy {y₀y₁y₂} = 在大学招生多类别场景中 {已接受、等候名单、拒绝}。分面的结果计数之间的差异的平方和一个和D. 生成的欧几里得距离的计算方式如下：

        L₂P (P)_aP, P_d) = [(n_a⁰⁾-n_d⁰⁾）²+ (n_a⁽¹⁾-n_d⁽¹⁾）²+ (n_a²⁾-n_d²⁾）²]^1/2

其中：