論文の概要: Fair Densities via Boosting the Sufficient Statistics of Exponential Families

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00188v4
• Date: Tue, 15 Aug 2023 10:02:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 17:56:05.266526
• Title: Fair Densities via Boosting the Sufficient Statistics of Exponential Families
• Title（参考訳）: 指数家族の十分な統計量による公正な密度向上
• Authors: Alexander Soen, Hisham Husain, Richard Nock
• Abstract要約: フェアネスのためのデータ前処理にブースティングアルゴリズムを導入する。 私たちのアプローチは、最小限の公平性を確保しながら、より良いデータフィッティングへとシフトします。 実世界のデータに結果の質を示す実験結果が提示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.34223801798422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a boosting algorithm to pre-process data for fairness. Starting from an initial fair but inaccurate distribution, our approach shifts towards better data fitting while still ensuring a minimal fairness guarantee. To do so, it learns the sufficient statistics of an exponential family with boosting-compliant convergence. Importantly, we are able to theoretically prove that the learned distribution will have a representation rate and statistical rate data fairness guarantee. Unlike recent optimization based pre-processing methods, our approach can be easily adapted for continuous domain features. Furthermore, when the weak learners are specified to be decision trees, the sufficient statistics of the learned distribution can be examined to provide clues on sources of (un)fairness. Empirical results are present to display the quality of result on real-world data.
• Abstract（参考訳）: 公平な事前処理のためのブースティングアルゴリズムを提案する。 最初の公平だが不正確な分布から始めて、私たちのアプローチは、公平さの最小保証を確保しながら、より良いデータ適合へとシフトします。 そのため、指数列の十分な統計をブースティング対応の収束で学習する。 重要なのは、理論上、学習された分布が表現率と統計速度データの公平性を保証することを証明できることである。 最近の最適化に基づく事前処理手法とは異なり、我々のアプローチは連続的なドメイン機能に容易に適応できる。 さらに、弱い学習者が決定木であると特定された場合、学習された分布の十分な統計データを調べ、(不公平な)情報源について手がかりを与えることができる。 実世界のデータに結果の品質を示す実験結果が提示される。

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