論文の概要: Fairness in Forecasting and Learning Linear Dynamical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07315v2
- Date: Sat, 2 Jan 2021 12:28:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 04:08:35.912423
- Title: Fairness in Forecasting and Learning Linear Dynamical Systems
- Title（参考訳）: 線形力学系の予測と学習における公平性
- Authors: Quan Zhou, Jakub Marecek, Robert N. Shorten
- Abstract要約: 時系列予測問題において、そのような表現不足に対処するために、サブグループフェアネスと即時フェアネスという2つの自然な概念を導入する。
特に,長さの異なる複数の軌跡から線形力学系のサブグループフェアおよびインスタントフェア学習を考える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.762748665074794
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In machine learning, training data often capture the behaviour of multiple
subgroups of some underlying human population. When the amounts of training
data for the subgroups are not controlled carefully, under-representation bias
arises. We introduce two natural notions of subgroup fairness and instantaneous
fairness to address such under-representation bias in time-series forecasting
problems. In particular, we consider the subgroup-fair and instant-fair
learning of a linear dynamical system (LDS) from multiple trajectories of
varying lengths, and the associated forecasting problems. We provide globally
convergent methods for the learning problems using hierarchies of
convexifications of non-commutative polynomial optimisation problems. Our
empirical results on a biased data set motivated by insurance applications and
the well-known COMPAS data set demonstrate both the beneficial impact of
fairness considerations on statistical performance and encouraging effects of
exploiting sparsity on run time.
- Abstract（参考訳）: 機械学習では、トレーニングデータはしばしば、下層の人間集団の複数のサブグループの振る舞いを捉えている。
サブグループのトレーニングデータの量を注意深く制御しない場合には、自己表現バイアスが発生する。
時系列予測問題における非表現バイアスに対処するために,サブグループフェアネスと瞬時フェアネスという2つの自然概念を導入する。
特に,線形力学系(lds)のサブグループフェアおよびインスタントフェア学習を,長さの異なる複数の軌道と関連する予測問題から考える。
非可換多項式最適化問題の凸化階層を用いた学習問題のグローバル収束手法を提案する。
保険申請に動機づけられたバイアスデータセットとよく知られたCompASデータセットに関する実証実験の結果は、公正配慮が統計的パフォーマンスに与える影響と、時空利用の効果の両方を示している。
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