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男权主义对男性的伤害。你的模型是否认同？关于公平假设的讨论
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
公平机器学习从业者的流程分为三个阶段：选择公平度量标准，选择最小化该标准的模型，以及在数据上最大化模型的性能。本研究通过证明关于几种隐含公平假设的主张，提出了两种可能的结论。
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关键要点
- 公平机器学习的流程分为三个阶段：选择公平度量标准、选择最小化该标准的模型、在数据上最大化模型的性能。
- 在群组公平的背景下，这种方法可能掩盖了关于偏见如何被引入到数据中的隐含假设。
- 本研究通过正式证明几种隐含公平假设的主张，提出了两种可能的结论。
- 偏见引入过程的行为可能比简单的单调性更复杂，需要识别和拒绝隐含假设以开发更复杂的模型。
- 数据中引入的偏见具有可预测性，意味着许多已开发的模型是多余的。
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