多群体惩罚公平回归框架提出并在肾病数据验证

研究者提出一种面向多群体的通用惩罚性公平回归框架，以真阳性率差异作为惩罚项，可归约为代价敏感分类问题高效实现，并引入新的评分函数自动选择惩罚权重。 模拟实验中该方法取得优于现有对比方法的公平性-准确率前沿。在慢性肾病全国多站点基层医疗研究中，针对终末期肾病构建的公平分类器在多个种族和族裔群体上显著提升公平性，整体拟合无明显损失。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。