公平性 (機械学習)
再計量(英: reweighing)は前処理アルゴリズムの一例である。その考え方は、 指定された集団の尊重による計量された偏見が0になるように、各々のデータセットにある計量を割り当てることである。
センシティブ変数 A {\textstyle A} をデータセット D {\textstyle D} が差別せず、目的変数 Y {\textstyle Y} が独立で、同時分布の確率が次のような確率の積であるならば:
これらの定義は予測結果 R {\textstyle R} だけでなく、それを実際の結果 Y {\textstyle Y} と比較することも考慮する。
全体精度平等(英: overall accurancy equality)。保護ならびに非保護の集団における客体が等予測精度を有するならば、分類子はこの定義を満たす。これは、ひとつの分類からの客体の確率がそれに承認される。これは次式を満足する場合である:
Mehrabi, Ninareh; Morstatter, Fred; Saxena, Nripsuta; Lerman, Kristina; Galstyan, Aram (2021-07-13). “A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning”. ACM Computing Surveys 54 (6): 115:1–115:35.
Castelnovo, Alessandro; Crupi, Riccardo; Greco, Greta; Regoli, Daniele; Penco, Ilaria Giuseppina; Cosentini, Andrea Claudio (2022). “A clarification of the nuances in the fairness metrics landscape”. Scientific Reports 12 (1): 4209.