Un nuevo marco aborda el sesgo de datos en el aprendizaje automático incorporando restricciones de cobertura para garantizar una representación suficiente de subgrupos interseccionales. Intercambia pequeños errores de sesgo por una mayor eficiencia de los datos y formula la mitigación del sesgo como un programa lineal entero, caracterizando el precio de la equidad en función de la tolerancia a la equidad para guiar la gobernanza de datos y el cumplimiento legal.