- FairGBM: Gradient Boosting with Fairness Constraints [4.5]
公平性制約下での勾配向上決定木(GBDT)の学習フレームワークであるFairGBMを提案する。 オープンソース実装は、関連する作業と比較した場合のトレーニング時間の桁違いのスピードアップを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Sep 2022 15:16:25 GMT)- 公平性制約を入れたLightGBM、良いトレードオフを実現しているように見えるが、データによって相性の悪いものもありそう。
- feedzai/fairgbm: Train Gradient Boosting models that are both high-performance *and* Fair! (github.com)