Vi undersöker problemet med att lära under selektiva etiketter i samband med algoritmstödd beslutsfattande. Selektiva etiketter är ett genomträngande urvalsfördomar som uppstår när historiskt beslutsfattande förblindar oss för det verkliga resultatet för vissa fall. Exempel på detta är vanliga i många tillämpningar, allt från att förutsäga recidivism med hjälp av data från pre-trial release till att diagnostisera patienter. I detta dokument diskuterar vi varför selektiva etiketter ofta inte kan hanteras effektivt med hjälp av standardmetoder för att justera för urvalsfördel, även om det inte finns några oobservationer. Vi föreslår en metod för dataförstärkning som kan användas för att antingen utnyttja expertkonsistensen för att mildra den partiella blindhet som är ett resultat av selektiva märkningar, eller för att empiriskt validera om lärande inom sådana ramar kan leda till otillförlitliga modeller som är utsatta för systemdiskriminering.
REF använder dataförstärkning för att experimentellt förbättra generaliseringen under selektiv märkningsfördel.
Learning under selective labels in the presence of expert consistency
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}