論文の概要: Cohort Shapley value for algorithmic fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07168v1
• Date: Sat, 15 May 2021 08:02:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-18 14:59:09.373685
• Title: Cohort Shapley value for algorithmic fairness
• Title（参考訳）: アルゴリズムフェアネスのためのコホートシェープ値
• Authors: Masayoshi Mase, Art B. Owen, Benjamin B. Seiler
• Abstract要約: コホートシャプリー値(Cohort Shapley value)は、ゲーム理論に基礎を置く変数重要性のモデルフリーな方法である。 アルゴリズムの公正性を評価するために,よく知られたCompASレシビズムデータを例に挙げた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cohort Shapley value is a model-free method of variable importance grounded in game theory that does not use any unobserved and potentially impossible feature combinations. We use it to evaluate algorithmic fairness, using the well known COMPAS recidivism data as our example. This approach allows one to identify for each individual in a data set the extent to which they were adversely or beneficially affected by their value of a protected attribute such as their race. The method can do this even if race was not one of the original predictors and even if it does not have access to a proprietary algorithm that has made the predictions. The grounding in game theory lets us define aggregate variable importance for a data set consistently with its per subject definitions. We can investigate variable importance for multiple quantities of interest in the fairness literature including false positive predictions.
• Abstract（参考訳）: コホート・シェープリー値(Cohort Shapley value)は、ゲーム理論に基礎を置くモデルなしの変数重要性の方法であり、観測不能で潜在的に不可能な特徴の組み合わせは一切使わない。 アルゴリズムの公正性を評価するために,よく知られたCompASレシビズムデータを例に挙げた。 このアプローチにより、人種のような保護された属性の値に悪影響や有益な影響がある範囲のデータセット内の各個人を識別することができる。 この方法は、レースが元の予測器の1つでなかったり、予測を行ったプロプライエタリなアルゴリズムにアクセスできなかったとしても、これを行うことができる。 ゲーム理論の基盤は、対象ごとの定義と一貫してデータセットに対する集合変数の重要度を定義することである。 偽陽性予測を含むフェアネス文学における多量の関心に対する可変重要度を調べることができる。

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