Abstract-In data mining vi ofta måste lära av partisk data, eftersom, till exempel, data kommer från olika partier eller det fanns en kön eller ras partisk i insamlingen av sociala data. I vissa tillämpningar kan det vara nödvändigt att uttryckligen kontrollera denna skevhet i de modeller vi lär oss av uppgifterna. Detta dokument är det första att studera lärande linjär regressionsmodeller under begränsningar som styr den fördomsfulla effekten av ett givet attribut såsom kön eller satsnummer. Vi visar hur benägen modellering kan användas för att faktorisera den del av fördomar som kan motiveras av externt tillhandahållna förklarande attribut. Därefter kan vi analytiskt härleda linjära modeller som minimerar kvadratfelet samtidigt som vi kontrollerar förvrängningen genom att införa begränsningar för det genomsnittliga resultatet eller resterna av modellerna. Experiment med diskriminering-medveten brottsförutsägelse och satseffekt normalisering uppgifter visar att de föreslagna teknikerna är framgångsrika i att kontrollera attributeffekter i linjär regressionsmodeller.
I REF antas en stratifiering baserad på benägenhet för stratifiering för att filtrera bort effekten av förvirrande variabler innan man lär sig linjära regressionsmodeller för diskrimineringsmedvetna förutsägelser.
Controlling Attribute Effect in Linear Regression
{'venue': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'journal': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}