論文の概要: Causal Feature Selection for Algorithmic Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06053v2
• Date: Thu, 31 Mar 2022 08:09:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 05:15:20.338535
• Title: Causal Feature Selection for Algorithmic Fairness
• Title（参考訳）: アルゴリズムフェアネスのための因果的特徴選択
• Authors: Sainyam Galhotra, Karthikeyan Shanmugam, Prasanna Sattigeri and Kush R. Varshney
• Abstract要約: データ管理の統合コンポーネントにおける公平性について検討する。 本稿では,データセットの公平性を保証する特徴のサブコレクションを同定する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.767399505764736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The use of machine learning (ML) in high-stakes societal decisions has encouraged the consideration of fairness throughout the ML lifecycle. Although data integration is one of the primary steps to generate high quality training data, most of the fairness literature ignores this stage. In this work, we consider fairness in the integration component of data management, aiming to identify features that improve prediction without adding any bias to the dataset. We work under the causal interventional fairness paradigm. Without requiring the underlying structural causal model a priori, we propose an approach to identify a sub-collection of features that ensure the fairness of the dataset by performing conditional independence tests between different subsets of features. We use group testing to improve the complexity of the approach. We theoretically prove the correctness of the proposed algorithm to identify features that ensure interventional fairness and show that sub-linear conditional independence tests are sufficient to identify these variables. A detailed empirical evaluation is performed on real-world datasets to demonstrate the efficacy and efficiency of our technique.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)を高度な社会的決定に利用することで、MLライフサイクル全体を通して公平性の検討が促進されている。 データ統合は高品質なトレーニングデータを生成するための主要なステップの1つだが、公正な文献のほとんどはこの段階を無視している。 本研究では、データセットにバイアスを加えることなく予測を改善する機能を特定することを目的として、データ管理の統合コンポーネントの公平性を考察する。 我々は因果干渉公正パラダイムの下で働いている。 基礎となる構造因果モデルを事前に必要とせず,特徴の異なるサブセット間で条件付き独立テストを行うことにより,データセットの公平性を保証する特徴のサブコレクションを同定するアプローチを提案する。 このアプローチの複雑さを改善するために、グループテストを使用します。 提案アルゴリズムの正しさを理論的に証明し、介入公正性を保証する特徴を同定し、これらの変数を特定するのに十分であることを示す。 本手法の有効性と効率を示すため,実世界のデータセット上で詳細な経験的評価を行った。

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