| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Improved Boosted Classification to Mitigate the Ethnicity and Age Group Unfairness
Avtorji:ID Colakovic, Ivona (Avtor)
ID Karakatič, Sašo (Avtor)
Datoteke:.pdf Improved_Boosted_Classification-Colakovic-2022.pdf (884,95 KB)
MD5: 634445BD07B9754578C90B5044514B53
 
URL https://www.scitepress.org/Link.aspx?doi=10.5220/0011287400003269
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:1.08 - Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:This paper deals with the group fairness issue that arises when classifying data, which contains socially induced biases for age and ethnicity. To tackle the unfair focus on certain age and ethnicity groups, we propose an adaptive boosting method that balances the fair treatment of all groups. The proposed approach builds upon the AdaBoost method but supplements it with the factor of fairness between the sensitive groups. The results show that the proposed method focuses more on the age and ethnicity groups, given less focus with traditional classification techniques. Thus the resulting classification model is more balanced, treating all of the sensitive groups more equally without sacrificing the overall quality of the classification.
Ključne besede:fairness, classification, boosting, machine learning
Leto izida:2022
Št. strani:Str. 432-437
PID:20.500.12556/DKUM-84874 Novo okno
UDK:004.6
COBISS.SI-ID:142225667 Novo okno
DOI:10.5220/0011287400003269 Novo okno
Datum objave v DKUM:02.08.2023
Število ogledov:439
Število prenosov:33
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del monografije

Naslov:Proceedings of the 11th International Conference on Data Science, Technology and Applications : July 11-13, 2022, in Lisbon, Portugal
Uredniki:Alfredo Cuzzocrea
Kraj izida:Setúbal
Založnik:Science and Technology Publications
Leto izida:2022
ISBN:978-989-758-583-8
COBISS.SI-ID:119158531 Novo okno
Naslov zbirke:DATA International Conference on DATA Management Technologies and Applications
ISSN zbirke:2184-285X

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0057
Naslov:Informacijski sistemi

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:klasifikacija, strojno učenje, pravičnost


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici