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阿片类治疗留存预测模型的公平性
研究系统评估了预测阿片类使用障碍药物治疗留存与提前中断的机器学习模型的算法公平性，基于美国 TEDS-D 数据训练四个模型。结果显示即使整体性能可接受，不同种族、族裔、年龄与性别子群仍存在误差差距，去偏技术可缩小但无法完全消除这些差距。
arXiv cs.LG41 天前
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研究系统评估了预测阿片类使用障碍药物治疗留存与提前中断的机器学习模型的算法公平性，基于美国 TEDS-D 数据训练四个模型。结果显示即使整体性能可接受，不同种族、族裔、年龄与性别子群仍存在误差差距，去偏技术可缩小但无法完全消除这些差距。