Fugu-MT 論文翻訳(概要): A benchmark study on methods to ensure fair algorithmic decisions for credit scoring

論文の概要: A benchmark study on methods to ensure fair algorithmic decisions for credit scoring

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07912v1
Date: Fri, 16 Sep 2022 13:24:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-19 12:14:58.909857
Title: A benchmark study on methods to ensure fair algorithmic decisions for credit scoring
Title（参考訳）: 信用スコアの公平なアルゴリズム決定のための方法に関するベンチマーク研究
Authors: Darie Moldovan
Abstract要約: 本稿は,5つのフェアネス指標に基づいて,評価を議論する上位12のバイアス緩和手法をベンチマークする。それは、最高のパフォーマーと最悪のパフォーマーのいくつかを強調し、実験的な機械学習と工業的応用のギャップを埋めるのに役立つ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The utility of machine learning in evaluating the creditworthiness of loan applicants has been proofed since decades ago. However, automatic decisions may lead to different treatments over groups or individuals, potentially causing discrimination. This paper benchmarks 12 top bias mitigation methods discussing their performance based on 5 different fairness metrics, accuracy achieved and potential profits for the financial institutions. Our findings show the difficulties in achieving fairness while preserving accuracy and profits. Additionally, it highlights some of the best and worst performers and helps bridging the gap between experimental machine learning and its industrial application.
Abstract（参考訳）: ローン申請者の信用度を評価する機械学習の有用性は、数十年前から証明されている。しかし、自動的な決定はグループや個人に対して異なる扱いをし、差別を引き起こす可能性がある。本論文は,5つの評価基準,正確性,金融機関の潜在的利益に基づいて,そのパフォーマンスを議論する上位12のバイアス緩和手法をベンチマークする。本研究は,正確性と利益を保ちながら公平性を達成することの難しさを示す。さらには、最高のパフォーマンスと最悪のパフォーマンスをいくつか強調し、実験的な機械学習と、その産業アプリケーションとのギャップを埋めるのに役立ちます。

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