Algoritmisk beslutsprocess påverkar nu många aspekter av vårt liv. Standardverktyg för maskininlärning, såsom klassificering och regression, är föremål för partiskhet i data, och därmed kan direkt tillämpning av sådana off-the-shälf-verktyg leda till att en viss grupp diskrimineras på ett orättvist sätt. Att ta bort känsliga dataattribut löser inte detta problem eftersom olika effekter kan uppstå när icke-känsliga attribut och känsliga attribut korreleras. Här studerar vi en rättvis maskininlärningsalgoritm som undviker en sådan disparat effekt när man fattar ett beslut. Inspirerad av metoden med minst kvadrater i två steg som används i stor utsträckning inom ekonomi, föreslår vi en tvåstegsalgoritm som tar bort fördomar i träningsdata. Den föreslagna algoritmen är konceptuellt enkel. Till skillnad från de flesta befintliga rättvisa algoritmer som är utformade för klassificeringsuppgifter, kan den föreslagna metoden (i) hantera regressionsuppgifter, (ii) kombinera förklarande attribut för att ta bort omvänd diskriminering, och (iii) hantera numeriska känsliga attribut. Den föreslagna algoritmens prestanda och rättvisa utvärderas i simuleringar med syntetiska och verkliga datauppsättningar.
REF - de flesta av metoderna i litteraturen kan inte hantera både klassificering och regressionsuppgift och både numeriska och kategoriska känsliga egenskaper med ett enhetligt tillvägagångssätt som stöds av teoretiska konsekvensresultat.
Two-stage Algorithm for Fairness-aware Machine Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}