Moses Openja, Gabriel Laberge et Foutse Khomh
Article de revue (2024)
Un lien externe est disponible pour ce documentDépartement: | Département de génie informatique et génie logiciel |
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URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/57222/ |
Titre de la revue: | Empirical Software Engineering (vol. 29, no 1) |
Maison d'édition: | Springer |
DOI: | 10.1007/s10664-023-10409-5 |
URL officielle: | https://doi.org/10.1007/s10664-023-10409-5 |
Date du dépôt: | 29 janv. 2024 14:38 |
Dernière modification: | 25 sept. 2024 16:49 |
Citer en APA 7: | Openja, M., Laberge, G., & Khomh, F. (2024). Detection and evaluation of bias-inducing features in machine learning. Empirical Software Engineering, 29(1), 71 pages. https://doi.org/10.1007/s10664-023-10409-5 |
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