FairShap是一种公平的预处理方法，通过数据估值实现公平的算法决策。它基于Shapley Value框架，通过测量每个训练数据点对公平度量的贡献来实现可解释性。实证验证表明，FairShap在多个数据集上表现优于其他方法，并产生了更公平的模型。通过可视化工具，FairShap展示了其可解释性。这项工作代表了算法公平性和深度学习可解释性的有前途的方向。