因果性公平性（）は、どちらのリソースの割り当てが公正な個人的な処理の受け入れに公平であるかの尊重をもった、特性の或る組み合わせにおいてだけ異なる者の、二つの似通った個々の利用者またはアプリケーションのものによる度数を測定する。公平性計測に関する学術的な研究の全部の分野は、機械学習モデルでの偏見を評価することに、因果性モデルを波及するよう発展してきた。この対処法は通常、同一に観測されるデータの分布は作用における変数の間の、ひょっとすると偏見のなんらかの形によって結果が影響されているか否かの違った表現の、違った因果性関係を隠しているかもしれない事実によって、根拠を示す。
は（）を用いることを提案する、そしてもし任意の個人について、
機微情報が変化したときに反事実シナリオにおいて結果が変化しなければ、意思決定過程の反事実公平性（）が満たされるものとして定義する。その数学的な定式化は次式を導く：
バイアス軽減戦略.
前処理.
再計量.
再計量（）は前処理アルゴリズムの一例である。その考え方は、
処理中に行う方法.
別の対処法は学習時に偏見を直すことである。アルゴリズムの最適化をする目標に対して制約を課することによりこれはなされうる。保護された集団とその残りの個人らについての一定の測定の同じ比率を保つことによって、これらの制約はアルゴリズムに公平性を改善するようせしめる。たとえば、誤った陽割合が、保護された集団での個人と保護された集団の他のものとで同じになる、
目標の条件をアルゴリズムに追加することができる。
この取り組み方でのおもに用いられる測定は誤った陽割合、誤った陰割合、及び全部の誤分類割合である。アルゴリズムの目標にこれら制約のたった一つもしくは幾つかを追加することができる。
誤った陰割合の等しさは、これは機会の平等を意味するから、真の陽割合の等しさを意味することに注意せよ。問題についての制約を課したのち、解決しないかもしれない、そうなのでそれらにおける緩和が逆に必要かもしれない。
高精度に公平性を改善ことにおいてこのテクニックはよい結果を達成する、そして改善のための公平性の測定をプログラマーに選ばせる。しかしながら、各々の機械学習の作業は異なった適用可能な方法を必要とし、そして分類法での、常に可能とは限らないコードは修正が必要かもしれない。
突出した偏見の除去.