利用目标学习进行数据公平性推断

研究人员提出利用目标学习（Targeted Learning）非参数推断框架，用于评估训练数据生成过程中的数据公平性。该方法针对人口统计学均等（demographic parity）、机会均等（equal opportunity）及条件互信息推导了相应估计量。仿真结果显示，相比固定模型推断，该数据公平性估计量提升了置信区间覆盖率，并减少了对总体不公平性的误检。