論文の概要: Learning Individually Fair Classifier with Path-Specific Causal-Effect Constraint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06746v4
• Date: Fri, 26 Feb 2021 04:50:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-31 11:41:24.057467
• Title: Learning Individually Fair Classifier with Path-Specific Causal-Effect Constraint
• Title（参考訳）: 経路特異的因果制約を用いた個別公正分類器の学習
• Authors: Yoichi Chikahara, Shinsaku Sakaue, Akinori Fujino, Hisashi Kashima
• Abstract要約: 本稿では,個々に公平な分類器を学習するための枠組みを提案する。 個人不公平(PIU)の確率を定義し、データから推定できるPIUの上界がゼロに近いように制御される最適化問題を解く。 実験結果から,本手法は精度のわずかなコストで,個別に公平な分類器を学習できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.86959207229775
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning is used to make decisions for individuals in various fields, which require us to achieve good prediction accuracy while ensuring fairness with respect to sensitive features (e.g., race and gender). This problem, however, remains difficult in complex real-world scenarios. To quantify unfairness under such situations, existing methods utilize {\it path-specific causal effects}. However, none of them can ensure fairness for each individual without making impractical functional assumptions on the data. In this paper, we propose a far more practical framework for learning an individually fair classifier. To avoid restrictive functional assumptions, we define the {\it probability of individual unfairness} (PIU) and solve an optimization problem where PIU's upper bound, which can be estimated from data, is controlled to be close to zero. We elucidate why our method can guarantee fairness for each individual. Experimental results show that our method can learn an individually fair classifier at a slight cost of accuracy.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、様々な分野の個人のための意思決定に使われており、センシティブな特徴(例えば、人種や性別)に関して公平性を確保しながら、予測精度を向上する必要がある。 しかし、この問題は複雑な現実のシナリオでは難しいままである。 このような状況下で不公平さを定量化するために、既存の手法は経路固有の因果効果を利用する。 しかし、データに実用的でない機能的な仮定をすることなく、個々の個人に公平性を保証することはできない。 本稿では,個々に公平な分類器を学習するための,より実践的な枠組みを提案する。 限定的な機能的仮定を避けるため、個人不公平(PIU)の確率を定義し、データから推定できるPIUの上界がゼロに近いように制御される最適化問題を解く。 我々は,この手法が個々に公平性を保証できる理由を解明する。 実験の結果, 個別に公平な分類器を僅かな精度で学習できることがわかった。

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