该论文探讨机器学习中的公平性问题，提出了一种贝叶斯最优公平分类器的方法，旨在在群体公平约束下最小化分类错误。研究表明，该方法在多个数据集上优于现有算法，实现了公平性与准确性的良好平衡。

线性后处理的最佳组公平分类器
BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 ·
👤 个人中心
在公众号发送验证码完成验证