Уравнены коэффициенты , [1] также называют условной точностью процедуры равенства и разрозненным плохим обращением , является мерой справедливости в машинном обучении . Классификатор удовлетворяет этому определению, если субъекты в защищенной и незащищенной группах имеют равную частоту истинных положительных и равную частоту ложных положительных результатов [2], удовлетворяющую формуле:
Например, может быть пол, раса и другие характеристики, которые мы хотим избежать предвзятости, в то время как будет ли человек квалифицирован для получения степени, а результат школа будет решать, предлагать ли человеку учиться на степень. В этом контексте более высокие показатели зачисления в университеты афроамериканцев по сравнению с белыми с аналогичными результатами тестов также могут соответствовать условию равных шансов .
Изначально понятие определено для бинарного класса. В 2017 году Блейк Вудворт обобщил эту концепцию на несколько классов. [3]
Смотрите также
Рекомендации
- ^ Хардт, Мориц (10/7/2016). «Равенство возможностей в обучении с учителем» . Системы обработки нейронной информации . Проверить значения даты в:
|date=
( помощь ) - ^ «Справедливость в ML 2: равные возможности и шансы» (PDF) . https://www2.cs.duke.edu/ . Герцог Компьютерные науки. Внешняя ссылка в
|website=
( помощь ) - ^ Вудворт, Блейк (2017). «Изучение недискриминационных предсказателей Блейка» . Труды исследований машинного обучения . 65 : 1-34.