論文の概要: Geometric Repair for Fair Classification at Any Decision Threshold

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07490v3
• Date: Wed, 29 Mar 2023 20:35:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 18:39:11.816022
• Title: Geometric Repair for Fair Classification at Any Decision Threshold
• Title（参考訳）: 決定しきい値における公平な分類のための幾何学的修復
• Authors: Kweku Kwegyir-Aggrey, Jessica Dai, A. Feder Cooper, John Dickerson, Keegan Hines
• Abstract要約: その結果,各グループのスコア分布間の統計的距離を減少させることで,各閾値間の公正な性能を同時に向上させることができることがわかった。 本研究では,異なる保護群に対する分類の分布の類似度を捉える分布パリティの形式的尺度を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.459797813771498
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of post-processing a supervised machine-learned regressor to maximize fair binary classification at all decision thresholds. Specifically, we show that by decreasing the statistical distance between each group's score distributions, we can increase fair performance across all thresholds at once, and that we can do so without a significant decrease in accuracy. To this end, we introduce a formal measure of distributional parity, which captures the degree of similarity in the distributions of classifications for different protected groups. In contrast to prior work, which has been limited to studies of demographic parity across all thresholds, our measure applies to a large class of fairness metrics. Our main result is to put forward a novel post-processing algorithm based on optimal transport, which provably maximizes distributional parity. We support this result with experiments on several fairness benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 我々は,教師付き機械学習型回帰器の処理後問題について検討し,任意の判定しきい値における公平な二項分類を最大化する。 具体的には,各グループのスコア分布間の統計的距離を減少させることで,すべてのしきい値に対する公平なパフォーマンスを一度に向上させ,精度を著しく低下させることなく達成できることを示す。 この目的のために,異なる保護群に対する分類の分布の類似度を捉える分布パリティの形式的尺度を導入する。 従来の研究とは対照的に、全ての閾値における人口統計学的均等性の研究に限られており、我々の測定は大規模な公正度尺度に適用されている。 我々の主な成果は、分布パリティを確実に最大化する最適輸送に基づく新しい後処理アルゴリズムを提案することである。 いくつかのフェアネスベンチマークの実験でこの結果を支持する。

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