はじめに 機械学習モデルを公平性の観点から評価します。 Jupyter Notebookは下記にあります。 概要 収入を予測するモデルの予測が、性別によらず公平かどうかを評価します。 公平性指標としてDemographic Parityを使用します。 公平性指標を考慮してモデルの学習を行った場合の公平性も評価します。 公平性指標 Demographic Parity 今回考える公平性指標は、性別や人種などの各グループが公平に扱われているか（group fairness）を評価するために用いられます。 Demographic Parityは、グループによらず各クラスが予測される確率が同じになっているかを評価する指標です。 例えば、採用を判定するモデルで、男性と女性で採用確率が同じになっているかを評価する際に用いられます。 数式で書くと、性別や人種などの属性の集合を$A$、モデルが予測するクラ