一个名为flowengineR的新R包已被开发出来，用于创建可复现且可扩展的机器学习管道工作流。该框架的特别动机来自于算法公平性方面的挑战，因为新的指标和方法层出不穷。flowengineR为机器学习管道的各个阶段提供了一个标准化的架构，包括数据拆分、预处理、训练和评估，从而可以轻松比较和整合不同的干预措施。该设计借鉴了工作流语言和可视化编程工具的灵感，优先考虑透明度和可审计性，而不仅仅是并行执行。 AI
影响 增强了机器学习工作流的可复现性和可扩展性，尤其是在公平性研究方面。
排序理由 这是一篇描述用于机器学习工作流的新软件框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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