Machine Learning éthique - correction#

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Ce notebook est inspiré de l’article FairTest: Discovering Unwarranted Associations in Data-Driven Applications et propose d’étudier une façon de vérifier qu’un modèle ou une métrique n’est pas biaisé par rapport à certains critères.

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add_notebook_menu()

Exercice 1 : Construire un arbre de décision avec son propre critère#

Exercice 2 : appliquer l’algorithme sur le jeu de données adulte#

Exercice 3 : apprendre sans interactions#