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classification parity
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因果均等保护作为算法公平性
过去十年来,计算机科学和哲学领域的文献提出了不同的算法公平标准。其中最受关注的分类平等要求预测算法的错误分类在由受保护特征定义的群体中以相等的频率发生。然而,分类平等面临批评。为了取得进展,我们转向一个相关原则,即平等保护,最初在刑事司法领
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4 months ago
ICLR
跨群体分类公平性探索
研究了算法公平性,运用聚类算法对隐式敏感特征进行了研究,增加了模型性能评估范围的修正,进而提高了模型的分类公平性。
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4 years ago
公平性的测度和误测:公平机器学习的关键综述
公平机器学习的早期专注是确保由算法指导的决策是公平的,三个公平定义引起了人们的关注,即反分类,分类平衡和校准,但这三个公平定义都有重大的统计局限性。相比之下,我们认为更倾向于根据最准确的风险估计对类似风险的人进行相似的处理,而不是一定要满足
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6 years ago
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