What are the most common methods of detecting discrimination in data sets?

Некоторые методы обнаружения дискриминации в наборах данных:

• Препроцессинг данных. www.pads.rwth-aachen.de Включает в себя обнаружение и удаление дискриминации из данных перед обучением классификатора. www.pads.rwth-aachen.de
• Обработка во время обучения (регуляризация). www.pads.rwth-aachen.de Обучение классификатора с ограничением справедливости, которое гарантирует отсутствие дискриминации. www.pads.rwth-aachen.de
• Постпроцессинг модели. www.pads.rwth-aachen.de Удаление дискриминации из модели после фазы обучения. www.pads.rwth-aachen.de
• Метод майнинга правил. www.pads.rwth-aachen.de Обнаруженные правила классификации помечаются как дискриминационные путём измерения дискриминации правила в зависимости от его контекста. www.pads.rwth-aachen.de
• Справедливый классификатор. www.pads.rwth-aachen.de Обучается подавлять всю информацию о принадлежности к чувствительной группе в данных, при этом делая точные прогнозы. www.pads.rwth-aachen.de
• Иерархическое кластеринг. www.researchgate.net Помогает обнаружить возможную дискриминацию путём анализа исторических данных и связанных с ними решений с использованием иерархического подхода. www.researchgate.net