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本发明提供一种反事实公平性的预测模型训练方法、预测方法及其装置,该预测模型训练方法包括:获取包括多个样本的训练数据集,每个样本包括含有敏感属性的多个属性和观测结果;基于属性和观测结果生成部分有向无环图,从中查找可能影响敏感属性的属性,生成敏感属性的多个父节点集;基于每个父节点集训练对应预设的倾向性得分模型,输出父节点集对样本的敏感属性值的倾向得分估计值;基于每个倾向得分估计值和对应的预测结果训练对应预设的因果效应模型,输出敏感属性对预测结果的因果效应估计值;基于所有因果效应估计值训练预设的预测模
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117610398A
(43)申请公布日2024.02.27
(21)申请号202311236303.9
(22)申请日2023.09.22
(71)申请人中国人民大学
地址100872
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