多クラス・多属性の公平性をリスク測度で実現する分類器設計

arXiv stat.ML ・ 2026-08-31

原題: Fairness in multi-class multi-group classification problems via contextial coherent risk measures

AI による要約

多クラス分類における多属性の公平性課題に対し、文脈整合リスク測度を用いた公平な分類器を提案。重なり合うグループ間の相互作用を考慮し、個人の権利を侵害せずにグループレベルの公平性を満たす手法を開発した。

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