文献记录(part69)--公平性机器学习中基于分类间隔的歧视样本发现和消除算法

学习笔记，仅供参考，有错必纠

关键词：公平性学习 , 分类间隔 , 目标集 , 加权距离度量 , 歧视性

公平性机器学习中基于分类间隔的歧视样本发现和消除算法

摘要

公平性学习是机器学习领域的研究热点 , 预防歧视的目的在于执行预测任务之前消除不公平训练集对于分类器的影响.为了保证分类公平性和准确性 , 本文通过发现和消除原始数据集中的歧视样本寻找生成公平数据集的方法 , 即提出了一种基于分类间隔的加权方法用于处理二分类任务中的歧视现象 , 并在 demographic parity和equalized odds公平性判定准则上实现分类公平.

为了不影响分类准确性 , 本文基于最大间隔原理将样本投影之后选出目标集 , 对于目标集中的每个样本 , 通过加权距离度量方法判定该样本是否具有歧视性 , 并进行修正 .

通过在 3 个真实数据集上与已有方法进行实验对比 , 本文的方法能够获得更好的分类公平性和准确性 , 并且不局限于特定的公平性判定准则和分类器.

引言

近年来 , 机器学习越来越受到各界人士的关注 . 然而 , 机器学习系统容易受到历史数据的影响 , 并对少数群体、弱势群体和历史上处于不利地位的群体产生歧视行为 . 因此 , 有必要使用公平性准则来约束机器学习系统在某些应用场景中的行为 , 例如贷款、就业、刑事司法和广告 , 并期望保护弱势群体 , 从而在分类公平性和准确性之间达到一个平衡.

目前 , 机器学习公平性的研究成果大致归为以下 3 大类：

第 1 类方法通过数据预处理消除歧视样本 . 主要策略是通过修改训练集来平衡

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