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公平精确性平衡下的内在公平性 - 准确性权衡
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
机器学习在执法、刑事司法、金融、招聘和招生等领域的应用越来越广泛。本文研究了公平性和准确性之间的折衷，并提出了一个新的准确性上限作为公平预算的函数。通过对三个真实世界数据集的分析，验证了理论上限的有效性。结果表明，在统计差异存在的情况下，实现高准确性条件下的低偏差可能受到限制。
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关键要点
- 机器学习在执法、刑事司法、金融、招聘和招生等领域的应用越来越广泛。
- 确保机器学习辅助决策的公平性变得越来越关键。
- 本文研究了公平性和准确性之间的折衷，基于统计学的“平等机会”概念。
- 提出了一个新的准确性上限，作为公平预算的函数，适用于任何分类器。
- 该上限与数据、标签和敏感群体属性的底层统计学关系密切相关。
- 通过对三个真实世界数据集（COMPAS、成年人和法学院）的分析，验证了理论上限的有效性。
- 结果表明，在统计差异存在的情况下，高准确性条件下的低偏差实现可能受到限制。
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