論文の概要: Learning Optimal Fair Classification Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09932v1
• Date: Mon, 24 Jan 2022 19:47:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-27 10:23:48.880494
• Title: Learning Optimal Fair Classification Trees
• Title（参考訳）: 最適等級木を学習する
• Authors: Nathanael Jo, Sina Aghaei, Jack Benson, Andr\'es G\'omez, Phebe Vayanos
• Abstract要約: 固定深さの最適分類木を学習するための混合整数最適化(MIO)フレームワークを提案する。 我々は、一般的なデータセット上に公正な木を構築するための最先端アプローチに対して、我々の手法をベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.605380390768196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing use of machine learning in high-stakes domains -- where people's livelihoods are impacted -- creates an urgent need for interpretable and fair algorithms. In these settings it is also critical for such algorithms to be accurate. With these needs in mind, we propose a mixed integer optimization (MIO) framework for learning optimal classification trees of fixed depth that can be conveniently augmented with arbitrary domain specific fairness constraints. We benchmark our method against the state-of-the-art approach for building fair trees on popular datasets; given a fixed discrimination threshold, our approach improves out-of-sample (OOS) accuracy by 2.3 percentage points on average and obtains a higher OOS accuracy on 88.9% of the experiments. We also incorporate various algorithmic fairness notions into our method, showcasing its versatile modeling power that allows decision makers to fine-tune the trade-off between accuracy and fairness.
• Abstract（参考訳）: 人々の生活に影響を及ぼす高い領域における機械学習の利用の増加は、解釈可能で公正なアルゴリズムに対する緊急の要求を生み出します。 これらの設定では、そのようなアルゴリズムが正確であることも重要である。 これらのニーズを念頭に置いて、任意の領域固有値制約で便利に拡張できる固定深さの最適分類木を学習するための混合整数最適化(MIO)フレームワークを提案する。 偏差閾値が一定であれば,提案手法は平均2.3%の精度でOOS(Out-of-sample)の精度を向上し,88.9%の精度でOOSの精度を向上させる。 また,様々なアルゴリズム的公平性の概念を本手法に取り入れ,意思決定者が正確性と公平性の間のトレードオフを微調整できる汎用的モデリング能力を示す。

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