FairTest: Discovering Unwarranted Associations in Data-Driven Applications

       文中最先提出了“fairness bugs”的概念。他们认为受保护的属性和算法输出之间在统计上显著的关联是一个公平错误，在这篇论文中特别命名为“无保证的关联”。他们提出了第一个全面的测试工具，旨在帮助开发人员通过“易于理解”的错误报告来测试和调试公平性错误。该工具可用于各种应用领域，包括图像分类、收入预测和医疗预测。          算法递归地将用户空间分割成更小的子集，以最大化算

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