Fugu-MT 論文翻訳(概要): Implementing Fair Regression In The Real World

論文の概要: Implementing Fair Regression In The Real World

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04353v1
Date: Fri, 9 Apr 2021 13:31:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-12 14:12:31.652986
Title: Implementing Fair Regression In The Real World
Title（参考訳）: 実世界で公平な回帰を実現する
Authors: Boris Ruf, Marcin Detyniecki
Abstract要約: このような公正な回帰の実施が個人に与える影響を調査します。既存の公正回帰アプローチの有用性を改善するための一連の後処理アルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.723553383515688
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Most fair regression algorithms mitigate bias towards sensitive sub populations and therefore improve fairness at group level. In this paper, we investigate the impact of such implementation of fair regression on the individual. More precisely, we assess the evolution of continuous predictions from an unconstrained to a fair algorithm by comparing results from baseline algorithms with fair regression algorithms for the same data points. Based on our findings, we propose a set of post-processing algorithms to improve the utility of the existing fair regression approaches.
Abstract（参考訳）: ほとんどの公正回帰アルゴリズムは、敏感なサブ集団に対する偏見を緩和し、したがってグループレベルでの公平性を改善する。本稿では,このような公平な回帰が個人に与える影響について検討する。より正確には、ベースラインアルゴリズムと同一データポイントに対する公正回帰アルゴリズムの結果を比較することにより、制約なしから公正なアルゴリズムへの連続予測の進化を評価する。そこで本研究では,既存の公正回帰手法の実用性を改善するためのポストプロセッシングアルゴリズムを提案する。

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