論文の概要: Fair Classification with Noisy Protected Attributes: A Framework with Provable Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04778v3
• Date: Tue, 16 Feb 2021 17:21:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 00:15:31.354453
• Title: Fair Classification with Noisy Protected Attributes: A Framework with Provable Guarantees
• Title（参考訳）: ノイズ保護属性による公平な分類:確率的保証を伴うフレームワーク
• Authors: L. Elisa Celis and Lingxiao Huang and Vijay Keswani and Nisheeth K. Vishnoi
• Abstract要約: 本稿では,保護属性にノイズのある摂動が存在する場合に,公平な分類法を学習するための最適化フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、線形および線形摩擦的公正性制約の非常に一般的なクラスで利用できる。 我々は,雑音が大きい場合でも,精度の低下を最小限に抑えながら,統計的レートか偽陽性率の公平性を保証するために,我々の枠組みを利用できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.326827444321935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an optimization framework for learning a fair classifier in the presence of noisy perturbations in the protected attributes. Compared to prior work, our framework can be employed with a very general class of linear and linear-fractional fairness constraints, can handle multiple, non-binary protected attributes, and outputs a classifier that comes with provable guarantees on both accuracy and fairness. Empirically, we show that our framework can be used to attain either statistical rate or false positive rate fairness guarantees with a minimal loss in accuracy, even when the noise is large, in two real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,保護属性における雑音下摂動の存在下で公平な分類器を学習するための最適化フレームワークを提案する。 従来の研究と比較すると、我々のフレームワークは線形および線形摩擦公正性制約の非常に一般的なクラスを採用でき、複数の非バイナリ保護属性を処理でき、精度と公平性の両方で証明可能な保証を持つ分類器を出力することができる。 実世界の2つのデータセットにおいて,ノイズが大きい場合でも,統計的率と偽陽性率の公平性を保証するためのフレームワークが,精度の低下を最小限に抑えることができることを示す。

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