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均等混淆公平性：在自动决策系统中测量基于群体的不公平差异
随着人工智能在影响人类和社会的决策中扮演越来越重要的角色，自动化决策系统的问责制越来越受到研究人员和从业者的关注。然而，在评估公平性方面，文献中存在着大量采用不同视角和假设的公平度量标准，这通常是不兼容的。本文提出了一个新的等混乱公平测试来
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a year ago
AAAI
刑罚再犯预测中的算法偏见：因果视角
本文分析了一个犯罪预测软件工具 (COMPAS) 对美国非裔被告的偏见，使用因果推断方法来估算算法公平性的因果相关性测量指标 (FACT)，得出了 COMPAS 在预测中存在着对非洲裔被告的种族偏见，并且其估算结果对未测量到的混淆因素具有鲁
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5 years ago
基于因果贝叶斯网络的公平性观点
用因果贝叶斯网络表示数据生成机制中不公平现象，重新审视与 COMPAS 预审风险评估工具相关的公平性问题，并强调在进行模型的公平性评估时需要仔细考虑训练数据中的不公平模式。通过显示因果贝叶斯网络在数据集中提供了衡量不公平性和设计公平模型的强
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5 years ago
重新审视 ProPublica 的 COMPAS 数据
研究了 ProPublica 2016 年收集的 COMPAS 犯罪史和再次犯罪风险评分数据，发现数据处理错误导致重新划分 COMPAS 筛查日期后，此数据集中的再次犯罪率人为高估了超过 24％，并影响了阳性和阴性预测值。
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5 years ago
KDD
针对分类数据学习可证实最优规则列表
本文提出了一种基于离散优化的过程，用于构建基于分类特征空间的规则列表，并且通过算法边界、高效数据结构和计算复用来获得数倍的时间加速和大幅度降低的内存消耗。其结果表明，通过本方法可以在几秒钟内构建出比 Broward County，Flori
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7 years ago
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