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战略分类中的极小极大群体公平性
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内容提要

本研究提出了一种新算法，解决战略分类中公平性与准确性之间的矛盾，最小化各群体的最大错误率。实验表明，该算法在真实数据上表现良好。

🎯

关键要点

  • 本研究提出了一种新算法，解决战略分类中公平性与准确性之间的矛盾。
  • 该算法旨在最小化各群体的最大错误率。
  • 新算法能够高效地找到近似最优的确定性分类器。
  • 在透明假设下，该算法对复杂的成本函数也展现出良好的实用性。
  • 实验结果表明，这些算法在真实数据上的有效性。
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标签

公平性 准确性 战略分类 算法 错误率
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