公平性 (機械学習)
確立変数 ( R , A , Y ) {\textstyle (R,A,Y)} が、もしその機微な特性変数 A {\textstyle A} が予測子 R {\textstyle R} によって与えられる 目的変数 Y {\textstyle Y} と確率的に独立であるとき、充分性を満たすと呼び、
と記す。この記法は次の式でも表すことができる:
この節における定義は客体の多様な確率分布についての予測結果 R {\textstyle R} に焦点をあてる。これらは最も単純で最も直接的な公平性の記述である。
統計的平価(英: statistical parity)、承認(または容認)比率平価(英: acceptance rate parity)または比較分析(英: benchmarking)とも呼ばれる、人口統計的平価(英: demographic parity)。もし保護ならびに非保護の集団での客体が陽評価への割り当てへ等確率であるならば、分類子はこの定義を満足する。これは、次式を満足する場合である:
確立変数 ( R , A ) {\textstyle (R,A)} が、もしその機微な特性変数 A {\textstyle A} が予測子 R {\textstyle R} と確率的に独立であるとき、独立性を満たすと呼び、
と記す。この記法は次の式でも表すことができる:
これは、各々の目的クラスの分類比率は機微な特性変数 A {\displaystyle A} を尊重する異なった集団に属する人々に等しいことを意味する。