本文探讨了公平机器学习在信用评分中的应用，提出了自我学习框架和评估措施，以解决样本偏差和拒绝推断问题。研究表明，公平性处理器能够在利润与公平性之间取得平衡，并通过聚类和机器学习分析信用风险模型，强调减少性别偏见和改善低评分借款人分类的重要性。