预测时间下的公平机器学习:置信度阈值与跨群体统计公平
45 浏览量
更新于2024-06-18
收藏 795KB PDF 举报
置信度约束的机器学习公平性:跨群体统计公平和个人保证的实证研究
随着数据驱动决策系统的广泛应用,算法公平性已成为一个核心议题,特别是在处理可能存在的歧视和偏见时。传统的研究往往假设在预测过程中,所有的特征信息对于做出决策都是可获取的,但现实中,许多场景下,如医疗诊断,决策者必须根据特定特征的成本来逐步获取更多信息。这就提出了一个新的挑战,如何在有限的信息获取过程中实现公平性。
本文的主要贡献在于提出了一种新的方法,即通过设置置信度阈值来控制信息的获取,以达到公平目标。首先,研究者提出了一组全局置信度阈值,它使得在任意群体中,模型产生的错误率都能保持一致,从而实现了跨群体的统计公平。这种方法避免了在不同群体间无意识的偏差,因为信息的获取是在公平的基础上根据个体需求进行的。
进一步地,研究者扩展了这一框架,引入了针对不同群体的特定置信度阈值,这旨在确保分类器在机会平等的条件下运行,比如确保假阳性或假阴性率在各群体间均衡。这种做法不仅维持了统计公平,还为每个个体提供了个性化保障,使得算法在获取信息的过程中尊重了个体差异和成本效益。
作者通过实证研究,利用两个公开的数据集验证了这一方法的有效性,展示了置信度约束如何在实际应用中平衡成本、信息获取和公平性。同时,研究也探讨了这种方法的局限性,揭示了在特定情境下可能遇到的问题和优化空间。
总结来说,本文的研究深入到了机器学习公平性的实践层面,提出了一种策略,既能确保群体间的统计公平,又能为个人决策提供合理保证。这对于理解和改进现实世界中的数据驱动决策系统具有重要意义,尤其是在那些特征获取成本各异的应用场景中。
2021-06-09 上传
2021-09-24 上传
2024-08-29 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
cpongm
- 粉丝: 5
- 资源: 2万+
最新资源
- 新代数控API接口实现CNC数据采集技术解析
- Java版Window任务管理器的设计与实现
- 响应式网页模板及前端源码合集:HTML、CSS、JS与H5
- 可爱贪吃蛇动画特效的Canvas实现教程
- 微信小程序婚礼邀请函教程
- SOCR UCLA WebGis修改:整合世界银行数据
- BUPT计网课程设计:实现具有中继转发功能的DNS服务器
- C# Winform记事本工具开发教程与功能介绍
- 移动端自适应H5网页模板与前端源码包
- Logadm日志管理工具:创建与删除日志条目的详细指南
- 双日记微信小程序开源项目-百度地图集成
- ThreeJS天空盒素材集锦 35+ 优质效果
- 百度地图Java源码深度解析:GoogleDapper中文翻译与应用
- Linux系统调查工具:BashScripts脚本集合
- Kubernetes v1.20 完整二进制安装指南与脚本
- 百度地图开发java源码-KSYMediaPlayerKit_Android库更新与使用说明