論文の概要: Fairness in Forecasting of Observations of Linear Dynamical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05274v1
- Date: Mon, 12 Sep 2022 14:32:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-13 14:22:25.846548
- Title: Fairness in Forecasting of Observations of Linear Dynamical Systems
- Title（参考訳）: 線形力学系の観測予測における公平性
- Authors: Quan Zhou, Jakub Marecek, Robert N. Shorten
- Abstract要約: 時系列予測問題において,サブグループフェアネスと即時フェアネスという2つの自然な概念を導入し,下層表現バイアスに対処する。
保険申請に動機づけられた偏りのあるデータセットとよく知られたCompASデータセットに対する実験結果から,本手法の有効性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.762748665074794
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In machine learning, training data often capture the behaviour of multiple
subgroups of some underlying human population. When the nature of training data
for subgroups are not controlled carefully, under-representation bias arises.
To counter this effect we introduce two natural notions of subgroup fairness
and instantaneous fairness to address such under-representation bias in
time-series forecasting problems. Here we show globally convergent methods for
the fairness-constrained learning problems using hierarchies of
convexifications of non-commutative polynomial optimisation problems. Our
empirical results on a biased data set motivated by insurance applications and
the well-known COMPAS data set demonstrate the efficacy of our methods. We also
show that by exploiting sparsity in the convexifications, we can reduce the run
time of our methods considerably.
- Abstract（参考訳）: 機械学習では、トレーニングデータはしばしば、下層の人間集団の複数のサブグループの振る舞いを捉えている。
サブグループのトレーニングデータの性質を注意深く制御しない場合には、自己表現バイアスが発生する。
この効果に対抗するために,時系列予測問題において,サブグループフェアネスと瞬時フェアネスという2つの自然概念を導入する。
本稿では,非可換多項式最適化問題の凸化の階層を用いたフェアネス制約学習問題のグローバル収束法を示す。
保険申請に動機づけられた偏りのあるデータセットとよく知られたCompASデータセットに対する実験結果から,本手法の有効性が示された。
また,凸化における疎度を生かして,手法の実行時間を著しく短縮できることを示す。
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