本文探讨了机器学习中的公平性问题，提出了FAE框架，通过前后处理步骤改善模型的程序公平性。研究定义了程序公平性，并提出新指标GPF_FAE以验证其有效性。同时介绍了AdaFair方法，优化公平性与分类准确性之间的平衡。实验识别了导致不公平的特征，并提出了改善方法，强调了公平性与隐私之间的权衡。