公平感知机器学习：算法、比较、基准测试
fairness的Python项目详细描述
这个存储库旨在促进公平感知机器学习算法的基准测试。
相关文件是：
Sorelle A.Friedler、Carlos Scheidegger、Suresh Venkatasubramanian、Sonam Choudhary、Evan P.Hamilton和Derek Roth对机器学习中促进公平干预的比较研究。https://arxiv.org/abs/1802.04422
要安装此软件，请运行：
$ pip3 install fairness
以下说明仍在更新以使用新的pip可安装版本。
运行基准：
$ from fairness.benchmark import run
$ run()
这将把每个数据集的度量写入results/目录。
要生成图形和其他分析，请运行：
$ python3 analysis.py
如果尚未安装所有软件包，则可能需要运行：
$ pip install -r requirements.txt
可选：基准依赖于已包含的数据集的预处理版本 在仓库里。如果要重新生成此预处理，请运行以下命令 在运行基准脚本之前：
$ python3 preprocess.py
要添加新的数据集或算法，请参阅这些目录中自述文件中的说明。
操作系统特定的内容
在ubuntu
（我们在Ubuntu16.04上测试过，您的里程可能会有所不同）
你需要python3-dev：
$ sudo apt-get install python3-dev
附加分析特定要求
重新生成数字（这现在很混乱。我们正在努力）
python需求（使用pip）：
ggplot
系统要求：
pandoc（Mac上的brew install pandoc，Linux上的apt-get install pandoc）- r（mac下载链接：https://cran.rstudio.com/bin/macosx/R-3.4.3.pkg）
R包要求（使用install.packages）：
rmarkdownstringrggplot2dplyrmagrittrcorrplotrobust
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