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搜索结果 - 4
平等机会对统计歧视的影响
使用机器学习生成的企业信念扩展了正统统计歧视模型的工具包，使监管机构的工具不再局限于自由信念的监管，如平权行动。通过强制企业选择一种在群体之间使真正的阳性率平等的决策策略，可实现可合约的信念，虽然平权行动并不一定终结统计歧视，但我证明了平等
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9 months ago
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。
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5 years ago
从公平决策到社会平等
本文研究了在智能决策系统中公平性的一个重大问题，即如何在决策过程中考虑人口的长期影响。我们提出了一个简单却深入的模型，它将考虑到人员选择以及政策对群体资格的影响力，重点研究肯定行动的形式主义。我们的研究明确了这个制约政策对于旨在实现平衡的肯
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6 years ago
公平的定义如何表现？研究公众对基于算法的公平定义的态度
本研究通过两项在线实验调查普通人对三种算法公平性定义的看法，测试这些定义在贷款决策中是否公平，并排除添加敏感信息（即贷款申请人的种族）是否会影响公平感知。结果表明，校准公平性被普遍接受并得到支持，同时研究还证明了平权原则的重要性。
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6 years ago
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