公平性 (機械学習)
これらの定義は実際の結果 Y {\textstyle Y} とその予測された確率得点 S {\textstyle S} に基づく。
較正(英: calibration)、または条件の度数の突合せ(英: matching conditional frequencies)とも呼ばれる、検査公平性(英: test-fairness)。諸個人が保護または非保護の集団のどちらかに属するときに、同一の予測確率得点 S {\textstyle S} をもつ彼ら個人が同一の陽分類での分類になる確率を有するならば、分類子はこの規準を満たす: