論文の概要: Removing biased data to improve fairness and accuracy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03054v1
- Date: Fri, 5 Feb 2021 08:34:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-08 14:47:43.190475
- Title: Removing biased data to improve fairness and accuracy
- Title(参考訳): 偏りのあるデータを取り除き、公平性と精度を向上させる
- Authors: Sahil Verma, Michael Ernst, Rene Just
- Abstract要約: 偏りのあるトレーニングデータを識別・削除するためのブラックボックス手法を提案する。
このような偏りのないデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルは、個々の差別が低く、多くの場合0%である。
個人差と精度の点で,従来の7つのアプローチよりも優れていた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.3535770763481905
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Machine learning systems are often trained using data collected from
historical decisions. If past decisions were biased, then automated systems
that learn from historical data will also be biased. We propose a black-box
approach to identify and remove biased training data. Machine learning models
trained on such debiased data (a subset of the original training data) have low
individual discrimination, often 0%. These models also have greater accuracy
and lower statistical disparity than models trained on the full historical
data. We evaluated our methodology in experiments using 6 real-world datasets.
Our approach outperformed seven previous approaches in terms of individual
discrimination and accuracy.
- Abstract(参考訳): 機械学習システムは、歴史的決定から収集されたデータを使ってしばしば訓練される。
過去の決定がバイアスされた場合、履歴データから学習する自動システムもバイアスされます。
偏りのあるトレーニングデータを識別・削除するためのブラックボックス手法を提案する。
このような偏りのあるデータ(元のトレーニングデータの一部)で訓練された機械学習モデルは、個人識別が低く、しばしば0%である。
これらのモデルは、完全な履歴データで訓練されたモデルよりも精度が高く、統計的格差も低い。
6つの実世界のデータセットを用いて実験を行った。
個人差と精度の点で,従来の7つのアプローチよりも優れていた。
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