<html>
  <head>
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    Hi Josh.<br>
    I think this would be cool to add at some point, I'm not sure this
    is now.<br>
    I'm a bit surprised by their "fairness report". They have 4
    different metrics of fairness which are conflicting.<br>
    If they are all included in the fairness report then you always fail
    the fairness report, right?<br>
    <br>
    I think it would also be great to provide a tool to change
    predictions to be fair according to one of these<br>
    criteria.<br>
    <br>
    I don't think there is consensus yet that these metrics are "good",
    in particular since they are conflicting,<br>
    and so people are trying to go beyond these, I think.<br>
    <br>
    Cheers,<br>
    Andy<br>
    <br>
    <div class="moz-cite-prefix">On 10/29/18 1:36 AM, Feldman, Joshua
      wrote:<br>
    </div>
    <blockquote type="cite"
cite="mid:CAPUh_Fodf0O5m+Gmcd=Pa8dQXwv4qDu9qJzM-uiuJHAqCp4rmA@mail.gmail.com">
      <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
      <div dir="ltr">
        <div dir="ltr">Hi,
          <div><br>
          </div>
          <div>I was wondering if there's any interest in adding
            fairness metrics to sklearn. Specifically, I was thinking of
            implementing the metrics described here: </div>
          <div><br>
          </div>
          <div><a href="https://dsapp.uchicago.edu/projects/aequitas/"
              moz-do-not-send="true">https://dsapp.uchicago.edu/projects/aequitas/</a></div>
          <div><br>
          </div>
          <div>I recognize that these metrics are extremely simple to
            calculate, but given that sklearn is the standard machine
            learning package in python, I think it would be very
            powerful to explicitly include algorithmic fairness - it
            would make these methods more accessible and, as a matter of
            principle, demonstrate that ethics is part of ML and not an
            afterthought. I would love to hear the groups' thoughts and
            if there's interest in such a feature.</div>
          <div><br>
          </div>
          <div>Thanks!</div>
          <div><br>
          </div>
          <div>Josh</div>
        </div>
      </div>
      <br>
      <fieldset class="mimeAttachmentHeader"></fieldset>
      <pre class="moz-quote-pre" wrap="">_______________________________________________
scikit-learn mailing list
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:scikit-learn@python.org">scikit-learn@python.org</a>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn">https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn</a>
</pre>
    </blockquote>
    <br>
  </body>
</html>