识别最佳公平干预
计算机与社会
2021-11-09 v1 机器学习
机器学习
摘要
我们研究在给定因果模型下带公平性约束的最佳臂识别问题。目标是通过反事实估计，在仅掌握因果模型部分知识的情况下，对给定节点进行软干预以最大化结果，同时满足公平性约束。该问题受在线市场中确保公平性的动机驱动。我们提供了关于错误概率的理论保证，并通过一个两阶段基线实证检验了我们算法的有效性。
引用
@article{arxiv.2111.04272,
title = {Identifying Best Fair Intervention},
author = {Ruijiang Gao and Han Feng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.04272},
year = {2021}
}