論文の概要: A Possibility in Algorithmic Fairness: Can Calibration and Equal Error
Rates Be Reconciled?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07676v3
- Date: Mon, 7 Jun 2021 20:41:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-30 19:23:34.511450
- Title: A Possibility in Algorithmic Fairness: Can Calibration and Equal Error
Rates Be Reconciled?
- Title(参考訳): アルゴリズムフェアネスの可能性:キャリブレーションと等誤差率の再検討は可能か?
- Authors: Claire Lazar Reich and Suhas Vijaykumar
- Abstract要約: 意思決定者は、保釈、融資、医療介入を含むバイナリ治療へのアクセスを決定するために、アルゴリズムによるリスクスコアをますます頼りにしている。
校正と誤り率の平等という2つのフェアネスの基準を、これまで矛盾していたものと再検討する。
本稿では,キャリブレーションと最小誤差率の相違を考慮し,最も正確なスコアを求めるアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Decision makers increasingly rely on algorithmic risk scores to determine
access to binary treatments including bail, loans, and medical interventions.
In these settings, we reconcile two fairness criteria that were previously
shown to be in conflict: calibration and error rate equality. In particular, we
derive necessary and sufficient conditions for the existence of calibrated
scores that yield classifications achieving equal error rates at any given
group-blind threshold. We then present an algorithm that searches for the most
accurate score subject to both calibration and minimal error rate disparity.
Applied to the COMPAS criminal risk assessment tool, we show that our method
can eliminate error disparities while maintaining calibration. In a separate
application to credit lending, we compare our procedure to the omission of
sensitive features and show that it raises both profit and the probability that
creditworthy individuals receive loans.
- Abstract(参考訳): 意思決定者は、保釈、融資、医療介入を含むバイナリ治療へのアクセスを決定するために、アルゴリズムによるリスクスコアをますます頼りにしている。
これらの設定では、以前は矛盾していた2つのフェアネス基準(キャリブレーションとエラーレートの等式)を精査する。
特に,任意のグループブラインド閾値で等しい誤差率の分類を行う校正スコアの存在について,必要かつ十分な条件を導出する。
次に,キャリブレーションと最小誤差率の相違を考慮し,最も正確なスコアを求めるアルゴリズムを提案する。
CompAS 犯罪リスク評価ツールに適用することにより,校正を維持しながら誤りの相違を解消できることを示す。
信用貸付の別の応用として、当社の手続きを繊細な特徴の欠落と比較し、信用に値する個人が融資を受ける確率と利益を上げることを示す。
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