公平性 (機械学習)
公平性の統計的測定の多くは異なった計測にあるので、それらを定義することから始める。二値の分類による作業の場合、予測のものと実際の両方の分類は二つの値をとり得る:陽値と陰値。予測と実際の結果の間の、異なった可能な関係の説明から今始める:
次の規準はこの節の最初の、独立性、分離性、充分性の三つの主な定義の計測として理解できる。 右の表において、それらの間の関係をみることができる。
Brian Hu Zhang; Blake Lemoine; Margaret Mitchell (2018-01-22), Mitigating Unwanted Biases with Adversarial Learning
Caton, Simon; Haas, Christian (2020-10-04), Fairness in Machine Learning: A Survey
Chen, Violet (Xinying); Hooker, J. N. (2021), Welfare-based Fairness through Optimization
3つの異なった方法により機械学習アルゴリズムに公平性を施しうる:データ前処理、ソフトウェアの学習(英: training)における数理最適化、もしくはアルゴリズムの後処理の結果。
大抵、分類は単独では問題ではない;データセットも偏見化されている。 A = a {\textstyle A=a} と尊重するデータセット D {\textstyle D} の偏見は次のように定義される: