論文の概要: Fair Decision Rules for Binary Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01325v1
• Date: Sat, 3 Jul 2021 02:32:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 15:11:58.578117
• Title: Fair Decision Rules for Binary Classification
• Title（参考訳）: 二分分類の公正な決定規則
• Authors: Connor Lawless, Oktay Gunluk
• Abstract要約: 直交正規形式(DNF)におけるブール則集合構築の問題を考える。 この問題を2つの異なる分類パリティ尺度に対する明示的な制約で分類精度を最大化する整数プログラムとして定式化する。 他の公正かつ解釈可能な分類器と比較して、我々の手法は、公正性のより厳密な概念に適合する規則セットを精度の低いトレードオフで見つけることができる。
• 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: In recent years, machine learning has begun automating decision making in fields as varied as college admissions, credit lending, and criminal sentencing. The socially sensitive nature of some of these applications together with increasing regulatory constraints has necessitated the need for algorithms that are both fair and interpretable. In this paper we consider the problem of building Boolean rule sets in disjunctive normal form (DNF), an interpretable model for binary classification, subject to fairness constraints. We formulate the problem as an integer program that maximizes classification accuracy with explicit constraints on two different measures of classification parity: equality of opportunity and equalized odds. Column generation framework, with a novel formulation, is used to efficiently search over exponentially many possible rules. When combined with faster heuristics, our method can deal with large data-sets. Compared to other fair and interpretable classifiers, our method is able to find rule sets that meet stricter notions of fairness with a modest trade-off in accuracy.
• Abstract（参考訳）: 近年、機械学習は、大学入学、信用貸付、刑事判決など様々な分野における意思決定を自動化し始めている。 これらのアプリケーションの社会的に敏感な性質と規制上の制約の増加は、公平かつ解釈可能なアルゴリズムの必要性を招いた。 本稿では,二分分類のための解釈可能なモデルであるdisjunctive normal form (dnf) でブール規則集合を構築する問題を考える。 分類パリティの2つの異なる尺度(機会の平等と等化オッズ)に明示的な制約を課して分類精度を最大化する整数プログラムとして問題を定式化する。 カラム生成フレームワークは、新しい定式化とともに、指数関数的に多くの可能なルールを効率的に探索するために使用される。 高速ヒューリスティックと組み合わせることで,大規模データセットを扱うことができる。 他の公正かつ解釈可能な分類器と比較して、我々の手法は、公正性のより厳密な概念に適合する規則セットを精度の低いトレードオフで見つけることができる。

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