信用评分中的逻辑与多阶段处理器：让更多人更好
机器学习
2025-04-01 v1 机器学习
摘要
机器学习算法在组织正义或医疗保健等关键决策领域无处不在，这催生了对这些程序公平性的巨大需求。本文聚焦于公平机器学习在金融领域的应用，具体指在信用评分中运用公平技术。本文作出两个贡献：一方面，针对多个敏感变量的应用文献中存在的空白，本文采用一种新技术称为逻辑处理器 (LP)；另一方面，我们还探索了多阶段处理器 (MP) 的新方法，以检验公平方法的组合是否能协同工作，以产生更好的公平性或准确性。 Furthermore, 我们考察了这两者交叉的研究，探讨了在多变量情形下集成公平方法的可能性。结果非常有前景，表明逻辑处理器是处理多个敏感变量的合适方法。此外，多阶段处理器能够提高现有方法的性能。
引用
@article{arxiv.2503.23979,
title = {The more the merrier: logical and multistage processors in credit scoring},
author = {Arturo Pérez-Peralta and Sandra Benítez-Peña and Rosa E. Lillo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.23979},
year = {2025}
}
备注
34 pages, 14 figures