DIF-PP: threshold optimization informed by IRT models for group fairness in machine learning (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: CÚRI, MARIANA - ICMC ; LOPES, ALNEU DE ANDRADE - ICMC ; MINATEL, DIEGO - ICMC ; PARMEZAN, ANTONIO RAFAEL SABINO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1145/3770865.3770866
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM; BEM-ESTAR SOCIAL
- Keywords: Bias; Classification; DIF; Post-processing
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS):
05. Igualdade de gênero
10. Redução das desigualdades
- Imprenta:
- Source:
- Título: Applied Computing Review
- ISSN: 1559-6915
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 25, n. 3, p. 5-20, Sept. 2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
MINATEL, Diego et al. DIF-PP: threshold optimization informed by IRT models for group fairness in machine learning. Applied Computing Review, v. 25, n. 3, p. 5-20, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1145/3770865.3770866. Acesso em: 20 jan. 2026. -
APA
Minatel, D., Parmezan, A. R. S., Santos, N. R. dos, Cúri, M., & Lopes, A. de A. (2025). DIF-PP: threshold optimization informed by IRT models for group fairness in machine learning. Applied Computing Review, 25( 3), 5-20. doi:10.1145/3770865.3770866 -
NLM
Minatel D, Parmezan ARS, Santos NR dos, Cúri M, Lopes A de A. DIF-PP: threshold optimization informed by IRT models for group fairness in machine learning [Internet]. Applied Computing Review. 2025 ; 25( 3): 5-20.[citado 2026 jan. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3770865.3770866 -
Vancouver
Minatel D, Parmezan ARS, Santos NR dos, Cúri M, Lopes A de A. DIF-PP: threshold optimization informed by IRT models for group fairness in machine learning [Internet]. Applied Computing Review. 2025 ; 25( 3): 5-20.[citado 2026 jan. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3770865.3770866 - Fairness-aware model selection using differential item functioning
- DIF-SR: a differential item functioning-based sample reweighting method
- A DIF-driven threshold tuning method for improving group fairness
- Assessing the role of sensitive attributes in adversarial debiasing
- Item response theory in sample reweighting to build fairer classifiers
- Local-entity resolution for building location-based social networks by using stay points
- Diretrizes para melhorar a imparcialidade de classificadores
- A multilevel approach for building location-based social network by using stay points
- Bipartite graph coarsening for text classification using graph neural networks
- Semi-supervised coarsening of bipartite graphs for text classification via graph neural network
Informações sobre o DOI: 10.1145/3770865.3770866 (Fonte: oaDOI API)
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