Jul, 2019

公平临床风险预测的反事实推理

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TL;DR本文使用机器学习系统支持决策制定在医疗保健中的问答涉及使用电子医疗记录中的观察性数据中隐含的偏见，进而进一步发展了组公平性标准，以在个体层面上扩展增益计数事实公正标准，探讨扩增的标准是否可以应用于使用观测性电子健康记录数据的病人长住和死亡的公平模型的开发。通过一个假设因果图的变分自动编码器来执行反事实推理，提供了一种在学习生成模型的背景下，在公平维护与预测性能下降之间权衡的方法。
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发现论文，激发创造
  • 反事实公平性

    本文提出了一个利用因果推断工具来建立公正性模型的框架，以避免机器学习在保险、贷款、雇佣和预测执法等领域的不公正决策，避免造成基于不公正数据的歧视性做法，以法学院成功的公平预测为实际问题进行了实证研究。

    Mar, 2017

  • 反事实风险评估、评价和公平性

    本文提出了针对算法风险评估工具的反事实度量方法，并使用双重稳健估计方法估算反事实度量。作者提出的度量方法更适合在决策上下文中使用；因此，纵观标准公平度量和反事实度量，两者仅在特定条件下才能同时成立，本文提供了理论结果和实证结果以证明他们的方法优于标准做法。

    Aug, 2019

  • 反事实公平机会：利用反事实推理测量决策模型公平性

    本研究提出一种利用反事实推理揭示机器学习和去偏见模型不公平行为的方法，在三个不同数据集上获得验证。

    Feb, 2023

  • 从观测数据中学习反事实公平性

    本文提出了一种新的框架 CLAIRE，通过对反事实数据增广和不变化惩罚的表征学习框架有效地减轻了敏感属性的偏差，并在合成和真实数据集上的实验验证了 CLAIRE 在反事实公平性和预测性能方面的优越性。

    Jul, 2023

  • 临床风险预测公平机器学习的实证表征

    该研究探讨了使用机器学习指导临床决策可能加剧现有的健康差距问题的潜力，并分析了算法公平的适用性、技术限制以及与机器学习在医疗保健中使用相关的社会技术背景。研究结果表明，在对各组之间的预测分布差异进行惩罚的情况下，几乎所有团体内的多项绩效指标都会降低，并且算法公平性方法在消除健康差距方面仍存在许多有待解决的问题。

    Jul, 2020

  • 假设干预下的临床结果预测 —— 用表示学习框架进行反事实推理

    本研究提出了一种新的表示学习框架 - 部分概念瓶颈，该框架将反事实解释作为风险模型的嵌入式属性，有助于研究人员和临床医生改进个性化护理，探索干预的假设性差异效应。

    May, 2022

  • 反事实公平表达

    在这项研究中，我们提出了一种使用所有可用特征进行训练的新算法，从理论和实证方面证明了使用该方法训练的模型能够满足 Counterfactual Fairness。

    Nov, 2023

  • 迈向公平机器学习软件：通过反事实推理理解和解决模型偏见

    本研究通过反事实思考，提出一种针对 ML 软件中偏见根源的创新对策，并将优化性能和公平性模型相结合，成功提高了 ML 软件的公平性并保持了高竞争力性能

    Feb, 2023

  • 因果背景连接反事实公平与稳健预测和群体公平

    我们利用因果上下文桥接了反事实公平、鲁棒预测和群体公平之间的差距，展示了它们之间的等价关系，并通过测量相对简单的群体公平指标来测试反事实公平。

    Oct, 2023

  • 透过反事实预测实现平等机会和肯定行动

    本文提出了两个算法，通过因果模型和反事实决策来实现公平的机器学习预测器，以实现提供平等机会和重修历史劣势。在包括招生、收入、信用和再犯等领域的数据集上进行评估与权衡，结果表明这些预测器在理论上达到了预测性能的最优，同时满足公平性。

    May, 2019