Buchumschlag

Aggregating Concepts of Fairness and Accuracy in Prediction Algorithms

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Kinney, David
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

On the Correlation between Individual Fairness and Predictive Accuracy in Probabilistic Models
von: Antonucci, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantifying the Accuracy-Interpretability Trade-Off in Concept-Based Sidechannel Models
von: Debot, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fairness-Accuracy Trade-Offs: A Causal Perspective
von: Plecko, Drago, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Understanding Fairness Surrogate Functions in Algorithmic Fairness
von: Yao, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fairness under Covariate Shift: Improving Fairness-Accuracy tradeoff with few Unlabeled Test Samples
von: Havaldar, Shreyas, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Recovering from Biased Data: Can Fairness Constraints Improve Accuracy?
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2019)

A Comparative Simulation Study of the Fairness and Accuracy of Predictive Policing Systems in Baltimore City
von: Semsar, Samin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Recurrent Aggregators in Neural Algorithmic Reasoning
von: Xu, Kaijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AFed: Algorithmic Fair Federated Learning
von: Chen, Huiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Concept Influence: Leveraging Interpretability to Improve Performance and Efficiency in Training Data Attribution
von: Kowal, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Alternative Fairness and Accuracy Optimization in Criminal Justice
von: Wu, Shaolong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CoLiDR: Concept Learning using Aggregated Disentangled Representations
von: Sinha, Sanchit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FERI: A Multitask-based Fairness Achieving Algorithm with Applications to Fair Organ Transplantation
von: Li, Can, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Domain Generalizable Knowledge Tracing via Concept Aggregation and Relation-Based Attention
von: Xie, Yuquan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Balancing Fairness and Accuracy in Data-Restricted Binary Classification
von: Lazri, Zachary McBride, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Perturbation Effects on Accuracy and Fairness among Similar Individuals
von: Li, Xuran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Intrinsic Fairness-Accuracy Tradeoffs under Equalized Odds
von: Zhong, Meiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Balancing Fairness, Privacy, and Accuracy: A Multitask Adversarial Framework for Centralized Data-Driven Systems
von: Ekanayake, Imesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fair Uncertainty Quantification for Depression Prediction
von: Li, Yonghong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OxonFair: A Flexible Toolkit for Algorithmic Fairness
von: Delaney, Eoin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Framework for Fair Evaluation of Variance-Aware Bandit Algorithms
von: Wolf, Elise
Veröffentlicht: (2025)

Fair Algorithms with Probing for Multi-Agent Multi-Armed Bandits
von: Xu, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Imputation Strategies Under Clinical Presence: Impact on Algorithmic Fairness
von: Jeanselme, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Fair In-Context Learning via Latent Concept Variables
von: Bhaila, Karuna, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Survey on Explainable Reinforcement Learning: Concepts, Algorithms, Challenges
von: Qing, Yunpeng, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Evaluating Causal Discovery Algorithms for Path-Specific Fairness and Utility in Healthcare
von: Nagesh, Nitish, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Explainable AI for Fair Sepsis Mortality Predictive Model
von: Chang, Chia-Hsuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predicting Classification Accuracy When Adding New Unobserved Classes
von: Slavutsky, Yuli, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Hardware Aware Ensemble Selection for Balancing Predictive Accuracy and Cost
von: Maier, Jannis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FAIRWELL: Fair Multimodal Self-Supervised Learning for Wellbeing Prediction
von: Cheong, Jiaee, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explainable Molecular Property Prediction: Aligning Chemical Concepts with Predictions via Language Models
von: Wang, Zhenzhong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data-Algorithm-Architecture Co-Optimization for Fair Neural Networks on Skin Lesion Dataset
von: Sheng, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GlassMol: Interpretable Molecular Property Prediction with Concept Bottleneck Models
von: Rivera, Oscar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Object Centric Concept Bottlenecks
von: Steinmann, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning to Intervene on Concept Bottlenecks
von: Steinmann, David, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Equitable Survival Prediction: A Fairness-Aware Survival Modeling (FASM) Approach
von: Liu, Mingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FASE : A Fairness-Aware Spatiotemporal Event Graph Framework for Predictive Policing
von: Barman, Pronob Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FedEmb: A Vertical and Hybrid Federated Learning Algorithm using Network And Feature Embedding Aggregation
von: Meng, Fanfei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Supervised Algorithmic Fairness in Distribution Shifts: A Survey
von: Shao, Minglai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fairness Hacking: The Malicious Practice of Shrouding Unfairness in Algorithms
von: Meding, Kristof, et al.
Veröffentlicht: (2023)