贝叶斯方法在线选择公平分类器

Saatvik Kher 等作者提交论文，提出用 Thompson Sampling 将在线选择分类器建模为贝叶斯多臂老虎机问题，在预测准确率与敏感属性子群公平性之间做权衡，并支持真实标签延迟观测。 作者称，该策略在表格分类器、大语言模型和人类标注者等真实数据集上显著降低了 regret，理论上同时给出了涵盖准确率与公平性的性能保证。这些效果来自论文自述，尚待独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。