Wyrównane szanse

Wyrównane szanse , określane również jako równość dokładności procedury warunkowej i niewspółmierne złe traktowanie , jest miarą uczciwości w uczeniu maszynowym . Klasyfikator spełnia tę definicję, jeśli badani w grupach chronionych i niechronionych mają równy odsetek wyników prawdziwie dodatnich i równy odsetek wyników fałszywie dodatnich, co spełnia wzór:

{\ Displaystyle P (R = + |Y=y,A=a)=P(R=+|Y=y,A=b)\quad y\in \{+,-\}\quad \forall a,b\in A}

Na przykład może to być ${\$ , rasa i inne cechy, które chcemy, aby były wolne od uprzedzeń, podczas gdy byłoby to, czy dana osoba ma kwalifikacje do uzyskania stopnia, a wynik $} \displaystyle R}$ $displaystyle$ byłaby decyzją szkoły, czy zaoferować danej osobie studia na stopień. W tym kontekście wyższe wskaźniki zapisów na uniwersytety Afroamerykanów w porównaniu z białymi z podobnymi wynikami testów mogą również spełniać warunek równych szans .

Pierwotnie pojęcie to jest zdefiniowane dla klasy binarnej. W 2017 roku Woodworth i in. dalej uogólnił koncepcję dla wielu klas.

Zobacz też