Procedural fairness has been a public concern, which leads to controversy when making decisions with respect to protected classes, such as race, social status, and disability. Some protected classes can be inferred according to some safe proxies like surname and geolocation for the race. Hence, implicitly utilizing the predicted protected classes based on the related proxies when making decisions is an efficient approach to circumvent this issue and seek just decisions. In this article, we propose a hierarchical random forest model for prediction without explicitly involving protected classes. Simulation experiments are conducted to show the performance of the hierarchical random forest model. An example is analyzed from Boston police interview records to illustrate the usefulness of the proposed model.


翻译:程序公正一直是公众关注的一个问题,在就种族、社会地位和残疾等受保护类别作出决定时引起争议,一些受保护类别可以按照诸如种族的姓氏和地理位置等安全代名词推断,因此,在作出决定时暗含使用基于相关代名词的预测受保护类别,是绕过这一问题并寻求公正决定的有效办法;在本条中,我们提出了一个等级随机森林预测模式,但没有明确涉及受保护类别;进行模拟试验,以显示等级随机森林模式的性能;从波士顿警方访谈记录中分析了一个例子,以说明拟议模式的有用性。

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