論文の概要: Achieving Fairness with a Simple Ridge Penalty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13817v1
• Date: Tue, 18 May 2021 15:43:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 08:51:07.949097
• Title: Achieving Fairness with a Simple Ridge Penalty
• Title（参考訳）: 単純なリッジペナルティで公平を達成する
• Authors: Marco Scutari and Manuel Proissl
• Abstract要約: 本稿では,このタスクに対して,ユーザ定義の公平度制約を適用した,よりフレキシブルなアプローチを提案する。 我々の提案は、以前のアプローチの3つの制限を生んでいる。
• 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: Estimating a fair linear regression model subject to a user-defined level of fairness can be achieved by solving a non-convex quadratic programming optimisation problem with quadratic constraints. In this work we propose an alternative, more flexible approach to this task that enforces a user-defined level of fairness by means of a ridge penalty. Our proposal addresses three limitations of the former approach: it produces regression coefficient estimates that are more intuitive to interpret; it is mathematically simpler, with a solution that is partly in closed form; and it is easier to extend beyond linear regression. We evaluate both approaches empirically on five different data sets, and we find that our proposal provides better goodness of fit and better predictive accuracy while being equally effective at achieving the desired fairness level. In addition we highlight a source of bias in the original experimental evaluation of the non-convex quadratic approach, and we discuss how our proposal can be extended to a wide range of models.
• Abstract（参考訳）: ユーザ定義の公正度に基づく線形回帰モデルの推定は、2次制約を持つ非凸2次プログラミング最適化問題を解くことで達成できる。 本研究では,尾根ペナルティによってユーザ定義の公平度を強制する,このタスクに対する代替的で柔軟なアプローチを提案する。 提案手法は, より直感的に解釈できる回帰係数の推定値を生成すること, 数学的に単純で, 部分的に閉じた解を持つこと, 線形回帰を超えて拡張しやすいこと, の3つの制限に対処する。 両手法を5つの異なるデータセットで実証的に評価し,提案手法が適合性の向上と予測精度の向上をもたらすとともに,所望の公平性レベルを達成するのに等しく有効であることを見出した。 さらに,非凸2次アプローチの当初の実験的評価におけるバイアスの源泉を明らかにするとともに,提案手法を広範囲なモデルに拡張する方法について論じる。

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