Att se till att klassificeringen är icke-diskriminerande eller rättvis med avseende på en känslig egenskap (t.ex. ras eller kön) är ett aktuellt problem. Framsteg i denna uppgift kräver att man fastställer en definition av rättvisa, och det har funnits flera förslag i detta avseende under de senaste åren. Flera av dessa antar dock antingen binära känsliga egenskaper (vilket utesluter kategoriska eller verkligt värderade känsliga grupper) eller resulterar i icke-konvexa mål (vilket påverkar optimeringslandskapet negativt). I detta dokument föreslår vi en ny definition av rättvisa som generaliserar vissa befintliga förslag, samtidigt som man tillåter allmänna känsliga egenskaper och resulterar i ett konvext mål. Den viktigaste idén är att se till att de förväntade förlusterna (eller riskerna) i varje undergrupp som framkallas av den känsliga funktionen är proportionerliga. Vi visar hur detta förhåller sig till den rika litteraturen om riskmått från matematisk finansiering. Som ett specialfall leder detta till ett nytt konvext rättvisemedveten mål som bygger på att minimera det villkorade värdet vid risk (CVaR).
Nyligen föreslog Williamson och Menon Ref att riskåtgärder från matematisk finansiering generaliseras till rättvisa åtgärder genom att kräva att fördelningen av förluster mellan undergrupper är proportionell.
Fairness risk measures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}