arXiv 机器学习· Amalia Ionescu, Jose G. Hernandez, Emily F. Wong, Anil K. Saini, Jason H. Moore, Tiffani J. Bright·· 11 時間前AI スコア36
样本重加权并非无害：理解数据集特征的作用
Reweighting is not Harmless: Understanding the Role of Dataset Characteristics
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AI ガイド
机器学习中常用的样本重加权（reweighting）公平性干预并非无害，在减少某群体低估偏差时可能向另一群体引入新的偏差。在发生率为 7-14% 的 3,000 个模拟数据集及 6 种分类器测试中，重加权导致高基线发生率少数群体的假阴性率（FNR）上升 6 个百分点（每 10,000 人约增加 82 例漏判）。由于整体准确率基本不变，这一负面影响在宏观指标中极具隐蔽性。
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