Probabilidades iguales

La igualdad de probabilidades , ^{[ 1 ]} también conocida como igualdad de precisión de procedimiento condicional y trato desigual , es una medida de equidad en el aprendizaje automático . Un clasificador satisface esta definición si los sujetos en los grupos protegidos y no protegidos tienen la misma tasa de verdaderos positivos y la misma tasa de falsos positivos, ^{[ 2 ]} satisfaciendo la fórmula:

$${\displaystyle P(R=+|Y=y,A=a)=P(R=+|Y=y,A=b)\quad y\in \{+,-\}\quad \forall a,b\in A}$$

Por ejemplo,${\displaystyle A}$podría ser el género, la raza o cualquier otra característica de la que queramos estar libres de prejuicios, mientras que${\displaystyle Y}$sería si la persona está cualificada para el título y el resultado${\displaystyle R}$sería decisión de la escuela si ofrecerle a la persona estudiar para obtener el título. En este contexto, podrían ser necesarias tasas de matriculación universitaria más altas de afroamericanos en comparación con blancos con puntuaciones de pruebas similares para cumplir la condición de probabilidades igualadas, si la "tasa base" de${\displaystyle Y}$difiere entre los grupos.

El concepto se definió originalmente para valores binarios.${\displaystyle Y}$. En 2017, Woodworth et al. generalizaron aún más el concepto para múltiples clases. ^{[ 3 ]}

• Equidad (aprendizaje automático)
• Daltonismo (clasificación racial)