直接歧视的结构证据的本地因果发现
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。发展公平性应用的高效因果发现方法，我们引入局部发现直接歧视（LD3）：一种多项式时间算法，用于提取直接歧视的结构证据，并证明该准则由 LD3 返回的知识满足，增加了加权控制直接效应作为因果公平性度量的可靠性。以肝脏移植分配为案例研究，我们展示了 LD3 在模拟复杂决策系统中建模公平性方面的潜在影响。真实世界数据的结果相比基准更可信，且执行时间快 197 倍至 5870 倍。
本文提出了一种新的基于风险差的算法，通过创建因果贝叶斯知识图，发现了机器学习模型中的偏见，并提出了快速适应的偏差控制方法。在合成和实际数据集上进行了广泛实验，证明了该方法可以高效地检测偏见并减轻模型输出上的偏见，同时在训练样本量少的未见任务上具有较好的精度和公平度的泛化能力。
