预印本前沿

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收录范围: 保留计量方法研究、相关统计基础，以及实质涉及计量方法的应用、教程、比较和综述。书评、刊务及明确无关内容不公开；身份或相关性证据不足的记录保留待核，补充可靠材料后可重新判断。; 预印本来自 arXiv 计量经济学及相关统计、金融分类和主题检索。主题检索从 2021 年起回补；关注作者追溯更早年份，部分历史文献按已核验编号补录。收录不表示通过同行评审，仍可能遗漏。; 本库首次提交范围：2004-06-23 — 2026-10-14。
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OT-FairBoost: Optimal Transport-Guided Gradient Boosting for Fairness Regularization on Tabular Data

Veronika Shilova · Abdoulaye Sakho · Younes Boumoussou · Laurent Risser · Jean-Michel Loubes 等 6 位作者首次提交 2026-07-30 · 修订 2026-07-30 · v1arXiv预印本

OT-FairBoost：最优传输引导的梯度提升表格数据公平性正则化AI 解读

Although neural-based machine learning models have received a lot of attention recently, tree-based models such as gradient boosting are competitive for tabular data and therefore remain widely used in various applications of AI. As when using other machine learning predictive models, they can however yield discriminative predictions across demographic groups, due to so-called algorithmic biases. These undesirable phenomena have motivated the emergence of new regulatory…

正则化与变量选择机器学习与 DML

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-11

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