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公平特征选择：多目标遗传算法比较
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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
该研究比较了两种基于遗传算法的多目标优化方法，研究了公平分类中的特征选择问题。研究发现，词典优化型遗传算法提高准确性，不降低分类器公平性，为公平分类研究提供新方向。
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关键要点
- 该研究比较了两种基于遗传算法的多目标优化方法。
- 研究了公平分类中的特征选择问题。
- 帕累托支配型遗传算法与词典优化型遗传算法进行了比较。
- 词典优化型遗传算法提高了分类准确性。
- 词典优化型遗传算法不降低分类器的公平性。
- 研究为公平分类提供了新的研究方向。
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