Fairmetrics: An R package for group fairness evaluation
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Smith, Benjamin, Gao, Jianhui, Gronsbell, Jessica |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
$whittlehurst$: A Python package implementing Whittle's likelihood estimation of the Hurst exponent
di: Csanády, Bálint, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Csanády, Bálint, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Strong Screening Rule for SLOPE
di: Larsson, Johan, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Larsson, Johan, et al.
Pubblicazione: (2020)
The Hessian Screening Rule
di: Larsson, Johan, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Larsson, Johan, et al.
Pubblicazione: (2021)
Look-Ahead Screening Rules for the Lasso
di: Larsson, Johan
Pubblicazione: (2021)
di: Larsson, Johan
Pubblicazione: (2021)
Efficient and Accurate Optimal Transport with Mirror Descent and Conjugate Gradients
di: Kemertas, Mete, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kemertas, Mete, et al.
Pubblicazione: (2023)
Automated Model Selection for Generalized Linear Models
di: Schwendinger, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schwendinger, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the use of graph models to achieve individual and group fairness
di: Pérez-Peralta, Arturo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pérez-Peralta, Arturo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Coordinate Descent for SLOPE
di: Larsson, Johan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Larsson, Johan, et al.
Pubblicazione: (2022)
A Truncated Newton Method for Optimal Transport
di: Kemertas, Mete, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kemertas, Mete, et al.
Pubblicazione: (2025)
Empirical evaluation of normalizing flows in Markov Chain Monte Carlo
di: Nabergoj, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nabergoj, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generative Fractional Diffusion Models
di: Nobis, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Nobis, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Pre-Training Estimators for Structural Models: Application to Consumer Search
di: Wei, Yanhao 'Max', et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wei, Yanhao 'Max', et al.
Pubblicazione: (2025)
Measures of classification bias derived from sample size analysis
di: Ivrissimtzis, Ioannis, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ivrissimtzis, Ioannis, et al.
Pubblicazione: (2026)
Optimization Methods and Software for Federated Learning
di: Burlachenko, Konstantin
Pubblicazione: (2025)
di: Burlachenko, Konstantin
Pubblicazione: (2025)
Learning What Evaluators Value: A Reliable Approach to Modeling Evaluator Preferences
di: Kitch, Madeline Celi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kitch, Madeline Celi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Support Tokens, Stability Margins, and a New Foundation for Robust LLMs
di: Agarwal, Deepak, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Agarwal, Deepak, et al.
Pubblicazione: (2026)
Spatial Shortcuts in Graph Neural Controlled Differential Equations
di: Detzel, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Detzel, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mechanism Learning: reverse causal inference in the presence of multiple unknown confounding through causally weighted Gaussian mixture models
di: Mao, Jianqiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mao, Jianqiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Markov chain models for inspecting response dynamics in psychological testing
di: Bosco, Andrea
Pubblicazione: (2024)
di: Bosco, Andrea
Pubblicazione: (2024)
Bayesian decomposition using Besov priors
di: Horst, Andreas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Horst, Andreas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty Quantification for Linear Inverse Problems with Besov Prior: A Randomize-Then-Optimize Method
di: Horst, Andreas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Horst, Andreas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Statistical Taylor Expansion: A New and Path-Independent Method for Uncertainty Analysis
di: Wang, Chengpu
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Chengpu
Pubblicazione: (2024)
Counterfactual Realizability
di: Raghavan, Arvind, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Raghavan, Arvind, et al.
Pubblicazione: (2025)
Causal Identification from Counterfactual Data: Completeness and Bounding Results
di: Raghavan, Arvind, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Raghavan, Arvind, et al.
Pubblicazione: (2026)
Causal Inference with Corrupted Data: Measurement Error, Missing Values, Discretization, and Differential Privacy
di: Agarwal, Anish, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Agarwal, Anish, et al.
Pubblicazione: (2021)
From Causal Discovery to Dynamic Causal Inference in Neural Time Series
di: Zaytsev, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zaytsev, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2026)
Heterogeneous Variational Inference for Markov Degradation Hazard Models: Discretized Mixture with Interpretable Clusters
di: Yasuno, Takato
Pubblicazione: (2026)
di: Yasuno, Takato
Pubblicazione: (2026)
Extending JumpProcess.jl for fast point process simulation with time-varying intensities
di: Zagatti, Guilherme Augusto, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zagatti, Guilherme Augusto, et al.
Pubblicazione: (2023)
Replicable Distribution Testing
di: Diakonikolas, Ilias, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Diakonikolas, Ilias, et al.
Pubblicazione: (2025)
When +1% Is Not Enough: A Paired Bootstrap Protocol for Evaluating Small Improvements
di: Du, Wenzhang
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Wenzhang
Pubblicazione: (2025)
EB-gMCR: Energy-Based Generative Modeling for Signal Unmixing and Multivariate Curve Resolution
di: Chang, Yu-Tang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chang, Yu-Tang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Locally Optimal Private Sampling: Beyond the Global Minimax
di: Ghoukasian, Hrad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ghoukasian, Hrad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Prediction of Usage Probabilities of Shopping-Mall Corridors Using Heterogeneous Graph Neural Networks
di: Barakathullah, Malik M, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Barakathullah, Malik M, et al.
Pubblicazione: (2025)
Transfer-Learning-Based Autotuning Using Gaussian Copula
di: Randall, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Randall, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding Deterioration Random Effects for Causal Discovery in Infrastructure Management
di: Yasuno, Takato
Pubblicazione: (2026)
di: Yasuno, Takato
Pubblicazione: (2026)
Prophet as a Reproducible Forecasting Framework: A Methodological Guide for Business and Financial Analytics
di: Shapiro, Sidney, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shapiro, Sidney, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fast-VAT: Accelerating Cluster Tendency Visualization using Cython and Numba
di: Avinash, MSR, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Avinash, MSR, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reducing Total Trip Time and Vehicle Emission through Park-and-Ride -- methods and case-study
di: Nakamura, Ayane, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nakamura, Ayane, et al.
Pubblicazione: (2024)
Random Feature Spiking Neural Networks
di: Gollwitzer, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gollwitzer, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robustness of Deep ReLU Networks to Misclassification of High-Dimensional Data
di: Kůrková, Věra
Pubblicazione: (2026)
di: Kůrková, Věra
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
$whittlehurst$: A Python package implementing Whittle's likelihood estimation of the Hurst exponent
di: Csanády, Bálint, et al.
Pubblicazione: (2025) -
The Strong Screening Rule for SLOPE
di: Larsson, Johan, et al.
Pubblicazione: (2020) -
The Hessian Screening Rule
di: Larsson, Johan, et al.
Pubblicazione: (2021) -
Look-Ahead Screening Rules for the Lasso
di: Larsson, Johan
Pubblicazione: (2021) -
Efficient and Accurate Optimal Transport with Mirror Descent and Conjugate Gradients
di: Kemertas, Mete, et al.
Pubblicazione: (2023)