論文の概要: Bayes-Optimal Classifiers under Group Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09724v5
• Date: Tue, 6 Feb 2024 08:38:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 21:40:49.821085
• Title: Bayes-Optimal Classifiers under Group Fairness
• Title（参考訳）: 群フェアネス下におけるベイズ最適分類器
• Authors: Xianli Zeng and Edgar Dobriban and Guang Cheng
• Abstract要約: 本稿では,群フェアネスの下でベイズ最適分類器を導出するための統一的な枠組みを提供する。 本研究では,FairBayesと呼ばれるグループベースの閾値決定手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.52143951145071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning algorithms are becoming integrated into more and more high-stakes decision-making processes, such as in social welfare issues. Due to the need of mitigating the potentially disparate impacts from algorithmic predictions, many approaches have been proposed in the emerging area of fair machine learning. However, the fundamental problem of characterizing Bayes-optimal classifiers under various group fairness constraints has only been investigated in some special cases. Based on the classical Neyman-Pearson argument (Neyman and Pearson, 1933; Shao, 2003) for optimal hypothesis testing, this paper provides a unified framework for deriving Bayes-optimal classifiers under group fairness. This enables us to propose a group-based thresholding method we call FairBayes, that can directly control disparity, and achieve an essentially optimal fairness-accuracy tradeoff. These advantages are supported by thorough experiments.
• Abstract（参考訳）: 機械学習のアルゴリズムは、社会福祉問題など、より高度な意思決定プロセスに統合されつつある。 アルゴリズム予測から潜在的に異なる影響を緩和する必要があるため、公正な機械学習の分野において多くのアプローチが提案されている。 しかし,様々な群フェアネス制約の下でベイズ最適分類器を特徴付ける基本的な問題は,いくつかの特別なケースでのみ研究されている。 最適仮説テストのための古典的ネマン・ピアソンの議論(Neyman and Pearson, 1933; Shao, 2003)に基づいて、本論文は群フェアネスの下でベイズ最適分類器を導出するための統一的な枠組みを提供する。 これにより、FairBayesと呼ばれるグループベースのしきい値設定手法を提案し、この手法は相違を直接制御し、本質的に最適なフェアネス精度トレードオフを実現する。 これらの利点は徹底的な実験によって支えられている。

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