Fairkit-learn: A Fairness Evaluation and Comparison Toolkit
Fairkit-learn: A Fairness Evaluation and Comparison Toolkit
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Fairkit-learn：公平性评估和比较工具包
DOI：
10.1145/3510454.3516830
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Brun, Yuriy
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Johnson, Brittany;Brun, Yuriy
我们构建和使用软件的方式的进步，特别是机器学习在决策中的集成，引起了人们对模型和软件公平性的广泛关注。我们推出 fairkit-learn，这是一个交互式 Python 工具包，旨在支持数据科学家推理和理解模型公平性的能力。我们概述了 fairkit-learn 如何支持模型训练、评估和比较，并描述了与最先进的技术相比，使用 fairkit-learn 带来的潜在好处。 Fairkit-learn 是开源的，网址为 https://go.gmu.edu/fairkit-learn/。
Advances in how we build and use software, specifically the integration of machine learning for decision making, have led to widespread concern around model and software fairness. We present fairkit-learn, an interactive Python toolkit designed to support data scientists' ability to reason about and understand model fairness. We outline how fairkit-learn can support model training, evaluation, and comparison and describe the potential benefit that comes with using fairkit-learn in comparison to the state-of-the-art. Fairkit-learn is open source at https://go.gmu.edu/fairkit-learn/.
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DOI：
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--
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通讯作者：
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DOI：
--
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通讯作者：
Kathleen Walker
DOI：
10.1145/3460319.3464820
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影响因子：
--
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通讯作者：
Lingfeng Zhang;Yueling Zhang;M. Zhang