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insight - Maschinelles Lernen, Fairness
Optimale Klassifizierung unter Berücksichtigung von Gruppenfairness-Beschränkungen durch Post-hoc-Bewertung von Verzerrung
Die Arbeit charakterisiert den Bayes-optimalen Klassifikator unter Gruppenfairness-Beschränkungen und entwickelt darauf aufbauend ein effizientes Post-Prozessing-Verfahren, um einen gegebenen Klassifikator an Fairness-Kriterien anzupassen.
Faire Randomisierte Antwort: Vorverarbeitung für Gruppengerechtigkeit durch randomisierte Antworten
Durch Verwendung des Randomized-Response-Verfahrens kann die Fairness von Klassifikationsmodellen in Bezug auf Gruppengerechtigkeit verbessert werden, ohne dass die Modellleistung stark beeinträchtigt wird.
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