Fugu-MT 論文翻訳(概要): FAIROD: Fairness-aware Outlier Detection

論文の概要: FAIROD: Fairness-aware Outlier Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03063v1
Date: Sat, 5 Dec 2020 15:58:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-22 12:13:10.751024
Title: FAIROD: Fairness-aware Outlier Detection
Title（参考訳）: FAIROD:Fairness-aware Outlier Detection
Authors: Shubhranshu Shekhar, Neil Shah, Leman Akoglu
Abstract要約: フェアネス・アンド・アウトリエ検出(OD: Fairness and Outlier Detection, OD)は、特定の人口の希少な少数サンプルを見つけるためのODの目的である。フェアネスを意識した外れ値検出器であるFairODを提案する。多様な合成および実世界のデータセットに対する大規模な実験は、FairODが保護された変数に対して公平な結果を生み出すことを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.57945677416028
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Fairness and Outlier Detection (OD) are closely related, as it is exactly the goal of OD to spot rare, minority samples in a given population. When being a minority (as defined by protected variables, e.g. race/ethnicity/sex/age) does not reflect positive-class membership (e.g. criminal/fraud), however, OD produces unjust outcomes. Surprisingly, fairness-aware OD has been almost untouched in prior work, as fair machine learning literature mainly focus on supervised settings. Our work aims to bridge this gap. Specifically, we develop desiderata capturing well-motivated fairness criteria for OD, and systematically formalize the fair OD problem. Further, guided by our desiderata, we propose FairOD, a fairness-aware outlier detector, which has the following, desirable properties: FairOD (1) does not employ disparate treatment at test time, (2) aims to flag equal proportions of samples from all groups (i.e. obtain group fairness, via statistical parity), and (3) strives to flag truly high-risk fraction of samples within each group. Extensive experiments on a diverse set of synthetic and real world datasets show that FairOD produces outcomes that are fair with respect to protected variables, while performing comparable to (and in some cases, even better than) fairness-agnostic detectors in terms of detection performance.
Abstract（参考訳）: フェアネス・アンド・アウトリエ検出(OD: Fairness and Outlier Detection, OD)は、特定の人口の希少な少数サンプルを見つけるためのODの目的である。少数派である場合(保護変数で定義される場合など) race/ethnicity/sex/age)は、ポジティブクラスのメンバーシップ(例)を反映しない。しかし、ODは不正な結果をもたらす。驚いたことに、フェアネスを意識したodは、以前の作業ではほとんど触れられておらず、公正な機械学習の文献は、主に監督された設定に焦点を当てている。私たちの仕事は、このギャップを埋めることを目的としています。具体的には,odに対する十分に動機づけられた公平性基準を捉えたdesiderataを開発し,fair od問題を体系的に定式化する。さらに,desiderataに導かれたfairodは,以下の望ましい特性を有するフェアネスアウェアな異常検出器である。fairod (1)試験時に異種処理を行わず,(2)すべてのグループから採取したサンプルの等しい比率(すなわち,試験時)にフラグを付けることを目的としている。グループフェアネス(統計パリティ)を取得し、(3)各グループ内で真に高いリスクのサンプルをフラグ付けしようとする。多様な合成および実世界のデータセットに関する広範囲な実験により、fairodは保護された変数に対して公正な結果を生み出す一方で、検出性能の観点からはフェアネス非依存の検出器に匹敵する(場合によっては、より優れている)。

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