该研究提出了MIO框架，用于学习最优的分类树算法并扩展到任意公平性约束。同时，提出了决策复杂度作为新的模型可解释性度量标准。该方法在公平性、可解释性和预测准确性之间取得了良好的平衡，即使在几乎完全平等的情况下也能保持精度。
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