Att utveckla klassificeringsalgoritmer som är rättvisa med avseende på känsliga dataattribut har blivit ett viktigt problem på grund av den ökande spridningen av klassificeringsalgoritmer i olika sociala sammanhang. Flera nya verk har fokuserat på rättvisa med avseende på ett specifikt mått, modellerat motsvarande problem med rättvis klassificering som ett begränsat optimeringsproblem, och utvecklat skräddarsydda algoritmer för att lösa dem. Trots detta finns det fortfarande viktiga mätvärden för vilka vi inte har rättvisa klassificeringar och många av de ovannämnda algoritmerna kommer inte med teoretiska garantier; kanske därför att det resulterande optimeringsproblemet är icke-konvext. Det viktigaste bidraget i detta dokument är en ny metaalgoritm för klassificering som tar som insats en stor klass av rättvisa begränsningar, med avseende på flera icke-separata känsliga attribut, och som levereras med bevisbara garantier. Detta uppnås genom att först utveckla en meta-algoritm för en stor familj av klassificeringsproblem med konvexa begränsningar, och sedan visar att klassificeringsproblem med allmänna typer av rättvisa begränsningar kan reduceras till dem i denna familj. Vi presenterar empiriska resultat som visar att vår algoritm kan uppnå nästan perfekt rättvisa med avseende på olika rättvisa mått, och att förlusten i noggrannhet på grund av de påtvingade rättvisebegränsningar är ofta liten. Sammantaget förenar detta arbete flera tidigare arbeten om rättvis klassificering, presenterar en praktisk algoritm med teoretiska garantier och kan hantera rättvisa mätvärden som tidigare inte varit möjliga.
I ett annat tillvägagångssätt tar en metaalgoritm rättvisa metrisk som en del av inmatningen och returnerar en ny klassificering optimerad mot att rättvisa metrisk REF.
Classification with Fairness Constraints: A Meta-Algorithm with Provable Guarantees
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}