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公平预测
结合条件平等性和校准的统计范式，用于确保群体间公平的预测。公平预测旨在平衡预测模型中不同公平性标准之间的固有权衡。
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预测校准
确保预测分数准确反映所有群体实际概率的统计属性。完美校准确保70%的分数实际上对应70%的积极结果，无论考虑哪个群体。
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算法反事实
审查如果受保护特征不同，将会做出何种决策的公平方法。反事实公平性评估仅改变人口统计属性的相似个体是否会获得等价结果。
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误报率平等
要求所有人口统计群体具有等价I型错误率的公平标准。此指标确保没有任何群体系统性遭受更多虚假指控或不公正拒绝。
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个人公平
规定相似个体应获得相似对待，无论其群体归属的伦理原则。个人公平通过关注具体案例而非统计聚合来与群体公平相对立。
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偏见纠正
旨在纠正数据和预测模型中系统性差异的数学技术集合。纠正包括预处理、处理中和后处理方法，以实现算法公平性。
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间接歧视
代理变量非法替代明确排除的受保护特征的算法歧视形式。当统计相关性在不直接使用敏感属性的情况下再现不平等时，间接歧视便会出现。
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