本文探讨了表现性预测在社会分类中的应用，提出了一种分类法以解决数据偏差和群体公平问题。研究分析了表现性预测的影响，强调了自我实现与自我否定的机制，并提出了稳定分类器的执行预测框架，以优化风险和提高样本效率。

本文提出了一种状态相关的随机近似算法，用于解决表现性预测问题，并找到表现稳定解的固定点。研究证明了随机梯度可以通过受控Markov链驱动的有偏随机梯度建模，并提出了一种新的有限时间性能分析方法。数值实验验证了这些发现。