Explanation:

ボックス 1: グリッド検索
Fairlearn オープンソース パッケージは、後処理と削減不公平緩和アルゴリズムを提供します。
ExponentiatedGradient、GridSearch、および ThresholdOptimizer。
注: Fairlearn オープンソース パッケージは、後処理および削減不公平緩和アルゴリズムの種類を提供します。
* 削減: これらのアルゴリズムは、標準的なブラックボックス機械学習推定器 (LightGBM モデルなど) を採用し、再重み付けされた一連のトレーニング データセットを使用して再トレーニングされたモデルのセットを生成します。
* 後処理: これらのアルゴリズムは、既存の分類器と敏感な特徴を入力として受け取ります。
ボックス2: 人口の平等
Fairlearn オープンソース パッケージは、人口統計的パリティ、均等化オッズ、平等な機会、および境界付きグループ損失という、パリティ制約の次のタイプをサポートします。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-fairness-ml