論文の概要: Simultaneous Improvement of ML Model Fairness and Performance by
Identifying Bias in Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13182v1
- Date: Mon, 24 Oct 2022 13:04:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-10-25 21:44:10.814734
- Title: Simultaneous Improvement of ML Model Fairness and Performance by
Identifying Bias in Data
- Title（参考訳）: データのバイアス同定によるMLモデルフェアネスと性能の同時向上
- Authors: Bhushan Chaudhari, Akash Agarwal, Tanmoy Bhowmik
- Abstract要約: トレーニング前にデータセットから削除すべき特定の種類のバイアスを記述したインスタンスを検出できるデータ前処理手法を提案する。
特に、類似した特徴を持つインスタンスが存在するが、保護属性の変動に起因するラベルが異なる問題設定では、固有のバイアスがデータセット内で引き起こされる、と主張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.76179873429447
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning models built on datasets containing discriminative instances
attributed to various underlying factors result in biased and unfair outcomes.
It's a well founded and intuitive fact that existing bias mitigation strategies
often sacrifice accuracy in order to ensure fairness. But when AI engine's
prediction is used for decision making which reflects on revenue or operational
efficiency such as credit risk modelling, it would be desirable by the business
if accuracy can be somehow reasonably preserved. This conflicting requirement
of maintaining accuracy and fairness in AI motivates our research. In this
paper, we propose a fresh approach for simultaneous improvement of fairness and
accuracy of ML models within a realistic paradigm. The essence of our work is a
data preprocessing technique that can detect instances ascribing a specific
kind of bias that should be removed from the dataset before training and we
further show that such instance removal will have no adverse impact on model
accuracy. In particular, we claim that in the problem settings where instances
exist with similar feature but different labels caused by variation in
protected attributes , an inherent bias gets induced in the dataset, which can
be identified and mitigated through our novel scheme. Our experimental
evaluation on two open-source datasets demonstrates how the proposed method can
mitigate bias along with improving rather than degrading accuracy, while
offering certain set of control for end user.
- Abstract（参考訳）: さまざまな要因に起因する識別インスタンスを含むデータセット上に構築された機械学習モデルは、バイアスと不公平な結果をもたらす。
既存のバイアス軽減戦略が、公正性を確保するために正確さを犠牲にすることがよくあります。
しかし、aiエンジンの予測が、信用リスクモデリングのような収益や運用効率を反映した意思決定に使用される場合、正確性が合理的に保たれるならば、ビジネスにとって望ましいでしょう。
このAIの正確性と公正性を維持するという矛盾する要件は、我々の研究を動機付けている。
本稿では,現実パラダイムにおけるMLモデルの公平性と精度を同時に向上するための新しいアプローチを提案する。
私たちの研究の本質は、トレーニング前にデータセットから削除すべき特定の種類のバイアスを記述したインスタンスを検出できるデータ前処理技術です。
特に,類似した機能を持つインスタンスが存在するが,保護属性の変動に起因するラベルが異なる問題では,データセットに固有のバイアスが引き起こされ,新たなスキームを通じて識別・緩和できると主張している。
2つのオープンソースデータセットに対する実験的な評価は、提案手法が精度を劣化させるよりもバイアスを緩和し、エンドユーザーに一定の制御を提供することを実証している。
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