用于机器学习公平性评估的 $L_p$ 传输代价中心极限定理
统计理论
2018-07-19 v1 统计理论
摘要
我们给出了实线上观测的两个经验分布（大小为 与 ）之间 Monge-Kantorovich 距离 （）的中心极限定理，所用假设极少。我们给出了渐近方差的估计，从而可构建两样本检验以评估两分布的相似性。该检验随后被用于提供评估分类算法公平性概念的新准则。
引用
@article{arxiv.1807.06796,
title = {A Central Limit Theorem for $L_p$ transportation cost with applications to Fairness Assessment in Machine Learning},
author = {Eustasio del Barrio and Paula Gordaliza and Jean-Michel Loubes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.06796},
year = {2018}
}