Abstract-Social diskriminering (t.ex. mot kvinnor) till följd av data mining teknik är en växande oro över hela världen. Under de senaste åren har flera metoder föreslagits för att göra klassificeringar som har lärts ut på grund av diskriminering av uppgifter medvetna. Dessa metoder lider emellertid av två stora brister: 1) De kräver antingen att de diskriminerande uppgifterna ändras eller att man justerar en specifik klassificeringsalgoritm och 2) att de inte är flexibla v.r.t. diskrimineringskontroll och hantering av flera känsliga attribut. I detta dokument presenterar vi två lösningar för diskriminering-medveten klassificering som varken kräver datamodifiering eller klassificerare tweaking. Våra första och andra lösningar utnyttjar, respektive förkasta alternativet av probabilistiska klassificering(ar) och oenighet regionen av allmänna klassificerings ensembler för att minska diskriminering. Vi relaterar båda lösningarna med beslutsteori för bättre förståelse av processen. Våra experiment med verkliga dataset visar att våra lösningar överträffar befintliga toppmoderna metoder, särskilt vid låg diskriminering vilket är en betydande fördel. Den överlägsna prestandan i kombination med flexibel kontroll över diskriminering och enkel tillämpning på flera känsliga attribut gör våra lösningar till ett viktigt steg framåt i den praktiska diskrimineringsmedvetna klassificeringen.
I vårt tidigare arbete REF presenterade vi två strategier för att göra standardklassificerare och klassificerare ensembler diskriminering-medveten i körtid.
Decision Theory for Discrimination-Aware Classification
{'venue': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'journal': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}