本文探讨了算法公平性问题，提出了多校准方法以确保对各子人群的准确预测，防止歧视。研究提供了样本复杂度界限，提出了“领域级校准误差”指标，并通过神经校准方法显著提高了预测的校准性能。此外，文章介绍了无模型偏见优化框架和量位数校准训练方法，以增强预测准确性和公平性。