适应性增强与公平感知重新加权技术的公平分类

Jan, 2024

适应性增强与公平感知重新加权技术的公平分类

Adaptive Boosting with Fairness-aware Reweighting Technique for Fair Classification

Xiaobin Song, Zeyuan Liu, Benben Jiang

TL;DR提出了一种新颖的公平 AdaBoost（FAB）方法，通过公平感知的权重调整技术实现公平分类，并在维持 AdaBoost 的优势的同时，几乎不牺牲预测性能。在实际数据集上进行的实证结果表明，FAB 在公平性和准确性的权衡方面优于同类方法。

Abstract

Machine learning methods based on adaboost have been widely applied to various classification problems across many mission-critical applications including healthcare, law and finance. However, there is a growing

adaboost fairness classification fair adaboost fairness-accuracy trade-off

发现论文，激发创造

AdaFair: 累积公平自适应提升算法

研究机器学习如何处理公平性和防止基于敏感属性的预测性歧视问题，并提出一种名为 AdaFair 的基于 AdaBoost 分类器的方法，该方法显式地处理类别不平衡并在维持分类准确性的同时优化公平性，实验证明其在平衡错误方面比现有的公平性方法表现显著好 25％。

Sep, 2019

基于奇偶校验的累积公平感知 Boosting

该研究提出了 AdaFair 算法，它可以有效地处理数据驱动的人工智能系统中的歧视问题，在平衡不足的情况下实现了性别、种族等保护属性的公平，同时保持预测性能。

Jan, 2022

基于置信度的公平性与准确性平衡方法

研究三种经典机器学习算法（自适应 boosting，支持向量机和逻辑回归算法）在算法公平性方面的应用，旨在通过改变决策边界以减少对某一保护组成员的歧视。提出的方法在准确度和低歧视方面与先前的算法相当或优于，同时允许快速透明地量化偏差和误差之间的权衡。通过新的公平度量（RRB），结合偏差和准确性来提供算法公平性的更完整的图景。

Jan, 2016

自适应优先权重新加权以提高公平性泛化

通过提出一种新颖的自适应重新加权方法，该论文旨在消除训练和测试数据之间分布变化对模型普适能力的影响，进而改善算法的公平性和泛化性能。实验证明了该方法在准确性和公平性度量方面的普适性，并突出了对语言和视觉模型公平性改善的性能提升。

Sep, 2023

公正的对抗梯度提升树

本研究提出了一种新的对抗性梯度树提升方法用于公平分类，并在多个数据集上进行实证评估，通过使用一组不同的公平定义来衡量公平性，证明了该方法在精度相同的情况下取得了更高的公平性。

Nov, 2019

关于在数据偏差下测试和比较公平分类器

本文针对注入数据偏差的理论模型，从理论和经验上研究了它对公平分类器准确性和公正性的影响，并证明了在重新加权偏差注入分布上最小化选择精心挑选的重加权损失可以恢复原始数据分布上的贝叶斯最优组感知公平分类器。通过广泛的实验，我们检查了标准公平工具包中的预处理公平分类器在训练数据注入不同程度的偏差时的公平性和准确性，并发现少量简单公平技术，如重新加权、指数梯度，在其训练数据注入欠代表性和标签偏差时也可以提供稳定的准确度和公平性保证。

Feb, 2023

公平分类中的改进式对抗学习

该研究利用博弈论中的概念，提出了一种逐步提高分类器公平性的方法，并通过实验表明该方法的公平性性能显著优于其他算法。

Jan, 2019

面向公平性的对抗扰动：用于缓解部署的深度模型的偏差

文章提出了一种灵活的方法来提高人工智能系统的公平性，即针对不同族群的公正性问题，利用对抗性扰动来盲化输入数据中与公平性相关的特征，该方法有效且具有出色的性能。

Mar, 2022

数据受限二元分类中平衡公平性与准确性

在处理敏感信息的应用程序中，数据限制可能会对机器学习（ML）分类器的可用数据施加限制，本文提出了一个框架，模拟了在四种实际情景下准确性和公平性之间的折衷，以确定在各种数据限制情况下，贝叶斯分类器的准确性受到的影响是如何的。

Mar, 2024

一种分布鲁棒的公平分类方法

提出了一种具有不公平惩罚的分布鲁棒逻辑回归模型，可以使用 Wasserstein ball 来对分布不确定性进行建模以实现公平机会并提高公平性。

Jul, 2020