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机器学习是否增加了额外的偏见？快速近似模型公平性
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
公平机器学习早期专注于确保算法决策公平，但现有的公平定义有限。更倾向于根据准确的风险估计对类似风险的人进行相似处理，需要大量努力构建适当的风险估计。
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关键要点
- 公平机器学习早期专注于确保算法决策的公平性。
- 三个主要的公平定义是反分类、分类平衡和校准，但它们存在统计局限性。
- 建议根据准确的风险估计对类似风险的人进行相似处理，而不是严格遵循数学公平定义。
- 这种方法需要大量努力来构建适当的风险估计。
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