論文の概要: Model-agnostic bias mitigation methods with regressor distribution control for Wasserstein-based fairness metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11259v1
• Date: Fri, 19 Nov 2021 17:31:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-23 17:18:11.197601
• Title: Model-agnostic bias mitigation methods with regressor distribution control for Wasserstein-based fairness metrics
• Title（参考訳）: 回帰器分布制御を用いたWasserstein-based Fairness Metricsのモデル非依存バイアス緩和法
• Authors: Alexey Miroshnikov, Konstandinos Kotsiopoulos, Ryan Franks, Arjun Ravi Kannan
• Abstract要約: より公平な回帰分布を持つ後処理モデルの構築に基づくバイアス緩和手法を提案する。 提案手法は低次元空間において最適化を行い,コストのかかるモデル再訓練を回避する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6509758931804478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article is a companion paper to our earlier work Miroshnikov et al. (2021) on fairness interpretability, which introduces bias explanations. In the current work, we propose a bias mitigation methodology based upon the construction of post-processed models with fairer regressor distributions for Wasserstein-based fairness metrics. By identifying the list of predictors contributing the most to the bias, we reduce the dimensionality of the problem by mitigating the bias originating from those predictors. The post-processing methodology involves reshaping the predictor distributions by balancing the positive and negative bias explanations and allows for the regressor bias to decrease. We design an algorithm that uses Bayesian optimization to construct the bias-performance efficient frontier over the family of post-processed models, from which an optimal model is selected. Our novel methodology performs optimization in low-dimensional spaces and avoids expensive model retraining.
• Abstract（参考訳）: この記事では、偏見説明を導入するフェアネス解釈可能性に関する初期の論文であるMiroshnikov et al. (2021)の共著である。 本稿では,Wassersteinをベースとしたフェアネス測定値に対して,より公平な回帰分布を持つ後処理モデルの構築に基づくバイアス緩和手法を提案する。 バイアスに最も寄与する予測者のリストを同定することにより、これらの予測者に由来するバイアスを軽減し、問題の次元性を低減する。 後処理手法では、正と負のバイアス説明のバランスをとることによって予測分布を再構成し、回帰のバイアスを減少させる。 最適なモデルが選択される後処理モデル群に対するバイアス効率の優れたフロンティアを構築するためにベイズ最適化を用いたアルゴリズムを設計する。 提案手法は,低次元空間において最適化を行い,高価なモデル再訓練を回避する。

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