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经过最小变更的后处理公平性
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种后处理算法，用于实现公平分类。该算法通过统一的公平度量准则来减轻模型偏差，并适用于多类问题和具有属性感知和属性盲的设置。通过重新校准给定基准模型的输出分数，以实现公平性。该算法基于一种表达结果的表示方法，通过线性后处理损失函数和群体预测器来表示最优公平分类器。实验证明该算法在减小差异方面的效率和有效性优于现有算法。
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关键要点
- 提出了一种后处理算法用于公平分类。
- 算法通过统一的族群公平度量准则减轻模型偏差。
- 适用于多类问题和属性感知及属性盲的设置。
- 使用“公平代价”重新校准基准模型的输出分数。
- 算法基于表达结果的表示方法，最优公平分类器通过线性后处理损失函数和群体预测器表示。
- 将公平分类问题重新形式化为线性规划问题。
- 通过解决经验线性规划来估计后处理器的参数。
- 实验证明该算法在减小差异方面的效率和有效性优于现有算法，尤其在更大的问题上。
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