The Fragility of Fairness: Causal Sensitivity Analysis for Fair Machine Learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Fawkes, Jake, Fishman, Nic, Andrews, Mel, Lipton, Zachary C. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
The Impact of Differential Feature Under-reporting on Algorithmic Fairness
von: Akpinar, Nil-Jana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Akpinar, Nil-Jana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FairPFN: A Tabular Foundation Model for Causal Fairness
von: Robertson, Jake, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Robertson, Jake, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Auditing Fairness under Unobserved Confounding
von: Byun, Yewon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Byun, Yewon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
What is Fair? Defining Fairness in Machine Learning for Health
von: Gao, Jianhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Jianhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Peer-induced Fairness: A Causal Approach for Algorithmic Fairness Auditing
von: Fang, Shiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fang, Shiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tuning Derivatives for Causal Fairness in Machine Learning
von: Edström, Filip, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Edström, Filip, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Role of Learning Algorithms in Collective Action
von: Ben-Dov, Omri, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ben-Dov, Omri, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Causal Fair Machine Learning via Rank-Preserving Interventional Distributions
von: Bothmann, Ludwig, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bothmann, Ludwig, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Causal Fair Metric: Bridging Causality, Individual Fairness, and Adversarial Robustness
von: Ehyaei, Ahmad-Reza, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ehyaei, Ahmad-Reza, et al.
Veröffentlicht: (2023)
AdapFair: Ensuring Adaptive Fairness for Machine Learning Operations
von: Huang, Yinghui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Yinghui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Procedural Fairness and Its Relationship with Distributive Fairness in Machine Learning
von: Wang, Ziming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Ziming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Rethinking Fair Representation Learning for Performance-Sensitive Tasks
von: Jones, Charles, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jones, Charles, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Insights From Insurance for Fair Machine Learning
von: Fröhlich, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Fröhlich, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FairPFN: Transformers Can do Counterfactual Fairness
von: Robertson, Jake, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Robertson, Jake, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Normalise for Fairness: A Simple Normalisation Technique for Fairness in Regression Machine Learning Problems
von: Amin, Mostafa M., et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Amin, Mostafa M., et al.
Veröffentlicht: (2022)
Fair Graph Representation Learning via Sensitive Attribute Disentanglement
von: Zhu, Yuchang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Yuchang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FairSIN: Achieving Fairness in Graph Neural Networks through Sensitive Information Neutralization
von: Yang, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Evaluating Fair Feature Selection in Machine Learning for Healthcare
von: Zawad, Md Rahat Shahriar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zawad, Md Rahat Shahriar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Identities are not Interchangeable: The Problem of Overgeneralization in Fair Machine Learning
von: Wang, Angelina
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Angelina
Veröffentlicht: (2025)
Causal Fairness under Unobserved Confounding: A Neural Sensitivity Framework
von: Schröder, Maresa, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Schröder, Maresa, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Primer on Causal and Statistical Dataset Biases for Fair and Robust Image Analysis
von: Jones, Charles, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jones, Charles, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Sequentially Fair Mechanism for Multiple Sensitive Attributes
von: Hu, François, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Hu, François, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Counterfactual Fairness Evaluation of Machine Learning Models on Educational Datasets
von: Kim, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Effect of Enforcing Fairness on Reshaping Explanations in Machine Learning Models
von: Anderson, Joshua Wolff, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Anderson, Joshua Wolff, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FairHome: A Fair Housing and Fair Lending Dataset
von: Bagalkotkar, Anusha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bagalkotkar, Anusha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Algorithmic Fairness in Performative Policy Learning: Escaping the Impossibility of Group Fairness
von: Somerstep, Seamus, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Somerstep, Seamus, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FairBranch: Mitigating Bias Transfer in Fair Multi-task Learning
von: Roy, Arjun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Roy, Arjun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fairness in Federated Learning: Fairness for Whom?
von: Taik, Afaf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Taik, Afaf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fair Machine Learning in Healthcare: A Review
von: Feng, Qizhang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Feng, Qizhang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
On The Fairness Impacts of Hardware Selection in Machine Learning
von: Nelaturu, Sree Harsha, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Nelaturu, Sree Harsha, et al.
Veröffentlicht: (2023)
An Experimental Study on Fairness-aware Machine Learning for Credit Scoring Problems
von: Thu, Huyen Giang Thi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thu, Huyen Giang Thi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FairWire: Fair Graph Generation
von: Kose, O. Deniz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kose, O. Deniz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Causal Manifold Fairness: Enforcing Geometric Invariance in Representation Learning
von: Rathore, Vidhi
Veröffentlicht: (2026)
von: Rathore, Vidhi
Veröffentlicht: (2026)
Learning Interpretable Fair Representations
von: Wang, Tianhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Tianhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Taxonomy of Challenges to Curating Fair Datasets
von: Zhao, Dora, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Dora, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Investigating Gender Fairness in Machine Learning-driven Personalized Care for Chronic Pain
von: Gajane, Pratik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gajane, Pratik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Fair Models without Sensitive Attributes: A Generative Approach
von: Zhu, Huaisheng, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhu, Huaisheng, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Post-Fair Federated Learning: Achieving Group and Community Fairness in Federated Learning via Post-processing
von: Duan, Yuying, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Duan, Yuying, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Addressing Both Statistical and Causal Gender Fairness in NLP Models
von: Chen, Hannah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Hannah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FairGT: A Fairness-aware Graph Transformer
von: Luo, Renqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Luo, Renqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
The Impact of Differential Feature Under-reporting on Algorithmic Fairness
von: Akpinar, Nil-Jana, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
FairPFN: A Tabular Foundation Model for Causal Fairness
von: Robertson, Jake, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Auditing Fairness under Unobserved Confounding
von: Byun, Yewon, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
What is Fair? Defining Fairness in Machine Learning for Health
von: Gao, Jianhui, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Peer-induced Fairness: A Causal Approach for Algorithmic Fairness Auditing
von: Fang, Shiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)