使用决策树的差异私有和非歧视性分类

M. Silva, Javam C. Machado
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摘要

由于个人分类技术的使用越来越多,数据保护法律的出现,隐私的保护和对分类算法传播的歧视的关注已经成为社会的相关问题。虽然分类过程可能会将个体与其敏感特征联系起来,但一旦与这些特征联系起来,这些个体就会受到歧视。缓解歧视性的问题分类和保护个人的隐私,我们提出一个决策树算法,应用微分隐私和财产的公平机制来保证,同时,和非歧视的个人隐私和个人数据涉及的过程。因此,我们的建议在基于决策树的分类算法中引入了公平性或公平性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Classificação diferencialmente privada e não discriminatória utilizando árvore de decisão
Devido ao crescimento do uso de tecnologias para classificações de indivíduos e ao surgimento de leis de proteção aos dados, a preservação da privacidade e a preocupação quanto à discriminação propagada por algoritmos de classificação se tornaram temas relevantes para sociedade. Enquanto o processo de classificação pode associar indivíduos às suas características sensíveis, tais indivíduos podem ser discriminados uma vez associados a essas características. Para mitigar o problema de classificações discriminatórias e preservação da privacidade de indivíduos, propomos um algoritmo de árvore de decisão, onde aplicamos mecanismos de privacidade diferencial e propriedades de fairness para assegurar, ao mesmo tempo, a privacidade e a não-discriminação de indivíduos com dados pessoais envolvidos no processo. Nossa proposta introduz, portanto, equidade ou fairness em um algoritmo de classificação baseado em árvores de decisão.
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