本文展示了在真实世界中基于 40 个高评分 Kaggle 模型的公平性评估及其 7 种缓解技术的实证研究。结果发现，部分优化技术会导致模型失公，尽管机器学习库中有公平控制机制，但这些机制未被记录。最佳的降低失公的方法往往存在权衡和代价.

May, 2020

该研究探讨了使用机器学习指导临床决策可能加剧现有的健康差距问题的潜力，并分析了算法公平的适用性、技术限制以及与机器学习在医疗保健中使用相关的社会技术背景。研究结果表明，在对各组之间的预测分布差异进行惩罚的情况下，几乎所有团体内的多项绩效指标都会降低，并且算法公平性方法在消除健康差距方面仍存在许多有待解决的问题。

Jul, 2020

本篇研究通过开发公开基准来对不同的公平性增强算法进行比较，并发现许多公平性措施之间具有强烈的相关性，但这些措施也对数据集构成的波动敏感，这表明公平干预可能比以前认为的更脆弱。

Feb, 2018

该研究探讨了预测模型多样性对公平性的影响，发现在多个同等效果的模型中选择对于个人可能具有不利影响，而单纯技术手段无法解决这种问题。

Mar, 2022

公平机器学习的早期专注是确保由算法指导的决策是公平的，三个公平定义引起了人们的关注，即反分类，分类平衡和校准，但这三个公平定义都有重大的统计局限性。相比之下，我们认为更倾向于根据最准确的风险估计对类似风险的人进行相似的处理，而不是一定要满足公平的数学定义，并强调这种方法需要大量的努力来构建适当的风险估计。

Jul, 2018

本研究探讨了 12 种顶级的偏差缓解方法，讨论其性能，基于 5 种不同的公平度量标准、实现的准确性和金融机构的潜在利润。我们的研究结果表明，在保留准确性和利润的前提下实现公平存在困难，同时突出了一些最佳和最差的表现，并有助于实验机器学习和其工业应用之间的联系。

Sep, 2022

本文旨在通过实现一个两步训练过程来识别和减轻个人不公平，并利用最近在此领域发表的一些技术，特别是在信贷审批用例中适用的技术。我们还调查了实现个人公平性的技术在实现团体公平性方面的有效程度以及提出了第二度量标准来确定模型如何公平地处理类似的个体，最后呈现了一些与个人不公平减轻技术相关的实验结果。

Nov, 2022

该论文研究了机器学习决策算法在预测决策中的使用，强调了公平问题以及如何实现公正决策，提出了一个平等框架并给出了平等评分算法和指导决策者的问题。

Apr, 2022

这篇文章介绍了机器学习中的社会偏见和公平性问题，总结了预处理、处理和后处理等多种方法，包含二分类、回归、推荐系统、无监督学习和自然语言处理等多个方面，同时提供了多个开源库。最后，列举了公平性研究的四个难题。

Oct, 2020

研究如何通过包含公平性在目标函数中来解决机器学习中涉及敏感特征的不公平性问题。提出了基于新的公平分类框架的新型公平回归和降维方法，并通过使用 Hilbert Schmidt 独立性准则作为公平项，实现了线性和非线性问题的评估。

Oct, 2017