Эксперимент спроектируйте пошагово: определение подгрупп → сбор/подготовка данных → метрики → тестирование базовой модели → интервенции (данные/алгоритмы) → оценка и мониторинг. Ниже — компактный план с конкретикой.
1) Определение подгрупп и задач гипотез
- Явно перечислите группы $G$ (пол, возраст, регион, язык, пересечение признаков).
- Пропишите гипотезу: например, «модель имеет большую FNR на группе $g_1$ чем на $g_2$» и порог допустимого разброса $ϵ$.
2) Метрики (обязательны общие и по группам)
- Классические: accuracy, precision, recall, F1, AUC. Формулы:
$\text{Prec}=\frac{TP}{TP+FP},\text{Recall}=\frac{TP}{TP+FN}$.
$FPR=\frac{FP}{FP+TN},FNR=\frac{FN}{FN+TP}.$ - По-групповые: вычислять каждую метрику для каждого $g$: $M_g$.
- Диспропорции: абсолютная/относительная разница
${\Delta }_M={\max }_{g,g^{\prime }}|M_g-M_{g^{\prime }}|$ или относительная $\frac{M_g}{M_{g^{\prime }}}$.
- Калибровка и побочные метрики: Brier score, ECE
ECE=∑b=1BnbN∣acc(b)−conf(b)∣\text{ECE}=\sum_{b=1}^B\frac{n_b}{N}\big|\text{acc}(b)-\text{conf}(b)\big|ECE=∑b=1B Nnb acc(b)−conf(b) .
- Правила честности (выбирать по задаче): демографическая паритетность, равенство шансов (equalized odds), предсказательная паритетность. Примеры:
Демографический паритет: $P(\hat{Y}=1|G=g)=P(\hat{Y}=1|G=g^{\prime })$.
Equalized odds: $P(\hat{Y}=1|Y=y,G=g)=P(\hat{Y}=1|Y=y,G=g^{\prime })$ для $y\in \{0,1\}$.
- Интерсекционная оценка: проверяйте не только по одному атрибуту, но и по их сочетаниям.
3) Статистика и значимость
- Оценка неопределённости: bootstrap CI для каждой метрики по группам.
- Тест на разницу долей (z-test):
$z=\frac{{\hat{p}}_1-{\hat{p}}_2}{\sqrt{\hat{p}(1-\hat{p})\left(1/n_1+1/n_2\right)}},$ где $\hat{p}$ — общий пайпул.
- Убедитесь в достаточном размере выборок по группам (power analysis) перед выводами.
4) Анализ данных (предварительный)
- Проверьте распределения признаков по группам, пропуски, качество меток (label noise).
- Найдите коррелирующие прокси-признаки (могут быть причиной смещения).
- Оцените представительность обучающей/тестовой выборок относительно целевой популяции.
5) Методы корректировки данных
- Пересемплирование: oversampling (SMOTE), undersampling или stratified sampling для балансировки подгрупп.
- Взвешивание примеров: задать веса $w_g$ для группы $g$, например $w_g=\frac{\bar{p}}{p_g}$ или $w_i=1/p(G=g_i)$.
- Целевой сбор данных: дополнить данные недопредставленных групп реальными примерами.
- Очистка и ревью меток: ручная проверка/рестандартизация разметки в проблемных группах.
- Аугментация и синтетика с осторожностью (оценивайте реализм и отсутствие артефактов).
6) Алгоритмические приёмы
- Cost-sensitive learning: учёт весов $w_i$ в функции потерь.
- Fairness-constrained optimization: минимизировать loss при ограничении разброса
${\min }_{\theta }L(\theta )$ при ${\max }_{g,g^{\prime }}|M_g(\theta )-M_{g^{\prime }}(\theta )|\le ϵ.$
Практически: Lagrangian ${\min }_{\theta }L(\theta )+\lambda \cdot \text{Unfairness}(\theta )$.
- Adversarial debiasing: обучить предсказатель так, чтобы скрыть признак группы от дискриминирующего дискриминатора.
- Distributionally Robust Optimization (DRO): оптимизация по worst-group performance.
- Post-processing: настроить порог $t_g$ для каждой группы (Hardt et al.) чтобы уравнять FPR/TPR.
- Calibration per group: отдельное масштабирование вероятностей (Platt/B isotonic) для каждой группы.
- Multi-task / domain adaptation: модель с общими и групп-специфическими параметрами.
7) Экспериментальная процедура
- Базовый запуск: eval на сбалансированном отложенном наборе, отчёт по всем метрикам и CI.
- Интервенции по очереди: применяйте по одной (например, oversampling → recalibration → DRO), фиксируйте метрики и побочные эффекты (общая accuracy, качество на других группах).
- Подбирайте гиперпараметры (например $\lambda$ в Lagrangian) с учётом trade-off между общей производительностью и fairness.
- Проверяйте устойчивость: cross-validation, тесты на новых временных/географических подвыборках.
- Реальное A/B-тестирование / Canary release с мониторингом per-group метрик в продакшене.
8) Оценка побочных эффектов и рисков
- Отслеживайте компромиссы: улучшение для одной группы может ухудшить другую.
- Следите за overfitting на малых группах (ограничьте сложность или используйте data augmentation осторожно).
9) Мониторинг и документация
- Введите постоянный мониторинг per-group метрик в production; алерты при превышении порогов ${\Delta }_M>ϵ$.
- Документируйте: model card, datasheet, какие группы проверялись, какие приёмы применялись, ограничения.
10) Этические и правовые соображения
- Сбор чувствительных признаков: минимизируйте и собирайте только при согласии/правовой базе; если нельзя — документируйте и используйте proxy с осторожностью.
- Прозрачность и объяснимость: сообщайте стейкхолдерам о компромиссах и ограничениях модели.
- Вовлечение заинтересованных сторон (особенно представителей уязвимых групп) в постановку задачи и оценку риска.
- Избегайте «маскировки» дискриминации (например, улучшение агрегированных метрик при скрытом ухудшении на подгруппах — fairness gerrymandering).
- Конфиденциальность и безопасность генерации/хранения дополнительных данных (особенно при целевом сборе).
- Правовая совместимость: соответствие локальному законодательству по дискриминации и защите данных.
- План реагирования: процесс ручной проверки/апелляции для тех, на кого модель существено влияет.
Ключевые практические советы
- Всегда измеряйте на репрезентативном отложенном наборе с достаточными образцами по группам.
- Начинайте с простых вмешательств (взвешивание, пороги), затем переходите к более сложным (DRO, adversarial).
- Оценивайте не только fairness-метрики, но и побочные эффекты (каллибровка, стабильность, безопасность).
- Документируйте решения и вовлекайте юристов/этиков при потенциальном вреде.
Если нужно, могу предложить конкретный протокол тестов с набором метрик и шаблоном отчёта для вашей конкретной задачи — скажите тип задачи (классификация/регрессия), доступные признаки и какие группы важны.