Oct, 2019

PC-Fairness: 基于因果关系公平的统一框架

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TL;DR本研究提出了一种计算因果公平性的框架，其中定义了一个旨在涵盖前期因果公平概念的统一定义，并使用约束优化问题对路径特定反事实公平性进行了界定，以解决可辨识性的问题，实验表明了本方法的正确性和有效性。
fair machine learningcausality-based notionsidentifiabilitypath-specific counterfactual fairnessconstrained optimization problem
发现论文，激发创造
  • 因果机器学习公平性概念调查

    本文探讨了基于因果关系的公平性概念及其在实际场景中的适用性，并针对采用观察数据估计因果量的不同方法，包括可辨识性和潜在结果框架进行了综合报告，提供出一个指南来帮助选择适合特定实际场景的公平性概念，并根据 Pearl 的因果推理难度对公平性概念进行了排名。

    Oct, 2020

  • 因果公平性分析

    本文提出了一个因果公平性分析的框架，以理解、建模和可能解决决策设置中的公平问题。研究挑战是挖掘潜在的因果机制并将各种公平度量与结构机制和人口单位归因。最后，提出了一个公平的菜谱，以评估不公平对各个人群的影响。

    Jul, 2022

  • 公平性 - 准确性权衡：因果视角

    机器学习系统可能基于性别、性别、宗教或种族等敏感特征表现出歧视行为，因此提出了各种公平性概念和量化歧视方法，并发展了构建公平预测器的众多方法。本研究首次从因果角度分析了公平性和准确性之间的紧张关系，提出了路径特定过量损失（PSEL）的概念来衡量当强制施加因果公平性约束时预测器的损失增加程度，并证明了总过量损失（TEL）可以分解为更多本地 PSEL 值的总和。同时，强制施加因果约束通常会减少人群之间的差距。因此，我们引入了一个数量，用于总结公平性和效用之间的权衡，称为因果公平 / 效用比，定义为减少歧视与约束因果路径产生的过量损失之间的比值。最后，由于我们的方法需要具有因果约束的公平预测器，我们介绍了一种新的用于因果约束公平学习的神经方法。

    May, 2024

  • 路径特定的反事实公平性

    在复杂情景中，针对敏感因素同时影响公平和不公平决策的情境下，本文提出了采用因果学方法来消除不公平路径效应的模型，并利用深度学习和近似推理实现了一个广泛适用于复杂非线性场景的解决方案。

    Feb, 2018

  • 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

  • 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

  • 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

  • 因果推断用于公平性

    本文强调通过因果关系的发现步骤，适当地使用因果关系来解决公平性问题的重要性，并且通过使用合成和标准公平性基准数据集的实证分析来证实了即使微小的因果模型差异也可能对公平性 / 歧视的结论产生重大影响。

    Jun, 2022

  • 因果公平概念及其后果

    通过分析算法公平性的因果定义，本文发现无论是基于对抗偏见的决策影响还是基于法律保护分类的影响，这些定义几乎总是以极端帕累托支配的决策方案结束，这突显了因果公平性普遍数学概念的形式限制和潜在的不良后果。

    Jul, 2022

  • 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