机器学习在医疗领域中公平特征选择的评估

在普遍采用机器学习的医疗领域，自动化的社会偏见可能会加剧健康差距，我们探索了从特征选择的角度来解决算法公平性。传统的特征选择方法忽视了不同子群体之间这些因素的差异，而我们的公平特征选择方法考虑了所有人口群体的平等重要性。我们在三个公开可用的医疗数据集上测试了我们的方法，在这三个数据集上，我们观察到在公平性度量指标上的改善，同时平衡准确率仅有轻微下降。我们的方法解决了公平机器学习背景下的分配和程序公正性问题。