这项工作提供了在人口统计学限制下的最佳分类函数的几种基本特征。在意识框架中,类似于经典的不受限制的分类案例,我们表明,在这种公平性约束下,最大化准确性等于解决相应的回归问题,然后在级别$ 1/2 $上进行阈值。我们将此结果扩展到线性分类分类度量(例如,$ {\ rm f} $ - 得分,AM度量,平衡准确性等),突出了回归问题在此框架中所起的基本作用。我们的结果利用了最近在人口统计学限制与多界限最佳运输公式之间建立了联系。从非正式的角度来看,我们的结果表明,通过解决公平回归问题的解决方案来代替标签的有条件期望,可以实现无约束的问题与公平问题之间的过渡。最后,利用我们的分析,我们证明了在两个敏感群体的情况下,意识和不认识的设置之间的等效性。
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