Vi presenterar ett systematiskt tillvägagångssätt för att uppnå rättvisa i en binär klassificeringsmiljö. Medan vi fokuserar på två välkända kvantitativa definitioner av rättvisa, omfattar vår strategi många andra tidigare studerade definitioner som specialfall. Den viktigaste idén är att reducera rättvis klassificering till en sekvens av kostnadskänsliga klassificeringsproblem, vars lösningar ger en randomiserad klassificering med det lägsta (empiriska) felet med de önskade begränsningarna. Vi inför två minskningar som fungerar för alla representationer av den kostnadskänsliga klassificeringen och jämför gynnsamt med tidigare baslinjer på en mängd olika datamängder, samtidigt som man övervinner flera av deras nackdelar.
I REF minskar författarna problemet med rättvis klassificering till en sekvens av kostnadskänsliga problem genom att utnyttja sadelpunktsformuleringen.
A Reductions Approach to Fair Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}