論文の概要: Fair Classification via Unconstrained Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14621v1
- Date: Thu, 21 May 2020 11:29:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-30 22:35:22.083207
- Title: Fair Classification via Unconstrained Optimization
- Title（参考訳）: unconstrained optimizationによる公正分類
- Authors: Ibrahim Alabdulmohsin
- Abstract要約: 我々はベイズ最適公正学習規則がベイズ回帰器に対するグループワイドしきい値の規則のままであることを示す。
提案アルゴリズムは,任意のブラックボックス機械学習モデルに適用可能である。
- 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: Achieving the Bayes optimal binary classification rule subject to group
fairness constraints is known to be reducible, in some cases, to learning a
group-wise thresholding rule over the Bayes regressor. In this paper, we extend
this result by proving that, in a broader setting, the Bayes optimal fair
learning rule remains a group-wise thresholding rule over the Bayes regressor
but with a (possible) randomization at the thresholds. This provides a stronger
justification to the post-processing approach in fair classification, in which
(1) a predictor is learned first, after which (2) its output is adjusted to
remove bias. We show how the post-processing rule in this two-stage approach
can be learned quite efficiently by solving an unconstrained optimization
problem. The proposed algorithm can be applied to any black-box machine
learning model, such as deep neural networks, random forests and support vector
machines. In addition, it can accommodate many fairness criteria that have been
previously proposed in the literature, such as equalized odds and statistical
parity. We prove that the algorithm is Bayes consistent and motivate it,
furthermore, via an impossibility result that quantifies the tradeoff between
accuracy and fairness across multiple demographic groups. Finally, we conclude
by validating the algorithm on the Adult benchmark dataset.
- Abstract（参考訳）: ベイズ最適二分分類規則をグループフェアネス制約に従属させることは、ベイズレグレッサー上でグループ毎のしきい値規則を学習することに対して還元可能であることが知られている。
本稿では,ベイズ最適フェアラーニングルールがベイズレグレッサに対してグループ毎のしきい値規則であり続けるが,しきい値には(あり得る)ランダム化があることを証明することにより,この結果を拡張する。
これは、(1)予測器をまず学習し、(2)出力を調整してバイアスを除去する、公正な分類における後処理アプローチに対するより強い正当化を提供する。
この2段階アプローチにおける後処理ルールは,制約のない最適化問題を解くことで,極めて効率的に学習可能であることを示す。
提案アルゴリズムは、ディープニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなど、任意のブラックボックス機械学習モデルに適用することができる。
さらに、同論文でこれまで提案されていた等化奇数や統計パリティなど、多くの公正性基準を満たすことができる。
さらに,複数の人口集団間での精度と公平性のトレードオフを定量化する不合理な結果によって,このアルゴリズムがベイズ整合性であることを証明した。
最後に、アダルトベンチマークデータセット上でアルゴリズムを検証することで結論付ける。
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