本稿では、機械学習モデルの公平性を評価するための新たなフレームワークであるFair-IRTを提案する。これは、アイテム反応理論（IRT）を用いて、予測モデルの公平性能力、および予測結果に影響を与える個人の差別と難易度のレベルを明らかにするものである。
現在の歩行者検出器には、特に子供に対するバイアスが存在し、公平性の重要性を強調しています。
