WikiEdge:ArXiv-2409.02471v1/background

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這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

1. 算法公平性的重要性：
   • 隨着人工智能技術的快速發展，機器學習算法在社會中扮演着越來越重要的角色。然而，這些算法可能會在決策過程中無意中加劇或延續數據集中存在的社會偏見和歧視。
   • 算法公平性旨在通過量化和減輕算法的不公平影響來解決這一問題，包括個體公平性和群體公平性等不同的方法。
2. 統計公平性與人口平等：
   • 統計公平性是群體公平性的一種形式，它側重於確保算法預測與敏感屬性（如種族、性別等）無關。
   • 人口平等標準要求預測結果在不同群體間具有統計獨立性，儘管存在一些已知的局限性，但它在多種場景中得到了廣泛應用。
3. 不知情框架下的公平回歸問題：
   • 在不知情框架中，算法在做出預測時不能直接使用敏感屬性，這增加了實現算法公平性的難度。
   • 本文探討了在不知情框架下，如何在滿足人口平等約束的同時，找到最優的公平回歸函數，特別是在最小化二次損失的情況下。
4. 公平分類與回歸之間的關係：
   • 研究還探討了在不知情框架下，公平分類和回歸問題之間的關係，特別是在決策集的嵌套性方面。
   • 通過分析，作者揭示了在特定條件下，最優的公平分類器可以通過對最優公平回歸函數應用閾值來獲得，反之亦然。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了在不知情框架下實現算法公平性的重要性和挑戰，特別是在公平回歸和分類問題中，以及如何通過數學建模和理論分析來解決這些問題。