Еще один пост о невозможности, на этот раз невозможности справедливости в ML. Справедливость - этическая, не статистическая концепция, но если используем ML для оценки рисков (вероятность рецидива преступника, оценка кандидата при приеме на работу, кредитоспособность и т.д.), важно убедиться, что модель не предвзята к какой-либо группе людей. Александра Чулдехова из Карнеги давно исследует справедливость в машинном обучении (ее цитирует Джон Клейнберг, о котором писал выше). В своей работе Александра указывает на требования к справедливой модели, в отношении групп A и B (пол/раса/география проживания и тд):
1. Паритет точности. Метрика Precision должна совпадать для обеих групп при равном пороге отсечки.
P(Y = 1 | score > threshold, A) = P(Y = 1 | score > threshold, B )
2. Баланс FPR - ложноположительных ошибок (FPR == 1 минус recall отрицательного класса).
P(score > threshold | Y = 0, A) = P(score > threshold | Y = 0, B )
3. Баланс FNR - ложноотрицательных ошибок (FNR == 1 минус recall положительного класса).
P(score <= threshold | Y = 1, A) = P(score <= threshold | Y = 1, B )