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本发明公开了一种基于公平性测试的数据消歧方法,设计了多种公平性测试方法,可以对数据集中的特征和样本进行公平性评分,其中包括基于互信息对特征进行公平性测试和基于条件概率对样本进行公平性测试。公平性测试给出的评分大小表示了数据集中特征和样本所携带的歧视信息含量,可以依据该评分将机器学习训练数据集中显著含有歧视信息的特征和样本筛选出来并清除。在Adult等多个开源数据集上的实验结果表明,本方法较同类工作在数据消歧问题上具有更好的效果。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114722966 A
(43)申请公布日 2022.07.08
(21)申请号 202210461268.X
(22)申请日 2022.04.28
(71)申请人 南京大学
地址 210023 江苏
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