研究指二元公平性指标在多类场景失真

一项研究指出，现有公平性指标普遍假设敏感特征与输出标签为二元，遇到多类数据时用一对多简化强行二值化，会扭曲实证评估结果。作者 Matteo Grazioso 等人提出数学上更严谨的多群体、多类公平性指标广义公式，并据此讨论二元指标在多类场景下的局限。 该研究尚未报告新公式在实际数据集上的评估效果，结论限于对现有指标局限性的分析与公式提出。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。