水力分布网络中的公平性增强集成分类
机器学习
2024-10-18 v1 人工智能
摘要
诸如未来犯罪检测软件[1]等实例表明，基于AI的社会领域相关决策支持工具的公平性是重要的研究领域。在本文中，我们探讨了将AI应用于社会经济相关基础设施（如水力分布网络，WDN）的问题，公平性问题在该领域尚未获得足够关注。为此，我们提出一种适当的受保护群体和群体公平性定义，以WDN为扩展。我们展示，WDN中用于检测漏水的典型方法在此意义上是不公平的。进一步地，我们提出一种补救措施，即使针对非可微型集成分类方法（如本文所用）也可应用。
引用
@article{arxiv.2410.13296,
title = {Fairness-Enhancing Ensemble Classification in Water Distribution Networks},
author = {Janine Strotherm and Barbara Hammer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.13296},
year = {2024}
}