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个体公平性的重新形式化
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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
该文介绍了一种框架，可以将成对的个体标识为需要（大约）相等的待遇。引入了一种算法，在满足预设的公平性约束条件下学习最准确的模型，并证明了其准确性和公平性的泛化界限。
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关键要点
- 介绍了一种框架，用于标识需要相等待遇的成对个体。
- 引入了一种算法，在满足公平性约束下学习最准确的模型。
- 证明了算法的准确性和公平性的泛化界限。
- 算法结合了传统统计公平概念与 elicited constraints。
- 使用 COMPAS 犯罪再犯率数据集进行初步结果的行为学研究。
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