面向算法公平性的 Rank Graduation 指标

论文提出基于排序的公平性评估框架，通过模型预测误差分布将公平性评估与预测准确性和可解释性关联，包含 Rank Graduation Fairness（RGF）、其积分指标 AURGF、中心化 Cramer–von Mises 置换检验和用于公平性解释的特征移除流程。在 logistic regression、random forest、gradient boosting 和多层感知机上评估，模拟研究显示受保护群体失衡可逆转描述性公平比较，而所提推断流程能正确区分公平与不公平机制。应用于 HMDA 抵押贷款数据时，模型排名与经典公平性标准不同，四个模型的公平性原假设均被拒绝，树模型在预测准确性与排序公平性上组合最优。