論文の概要: Improvement-Focused Causal Recourse (ICR)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15709v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 18:18:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 15:30:02.090797
• Title: Improvement-Focused Causal Recourse (ICR)
• Title（参考訳）: 改善焦点因果関係(ICR)
• Authors: Gunnar K\"onig, Timo Freiesleben, Moritz Grosse-Wentrup
• Abstract要約: 改善焦点因果関係(ICR) 我々は、因果的知識を、正確に事前および事後予測する意思決定システムの設計に活用する。 我々は、正しい因果知識が与えられ、ICRは受け入れと改善の両方に導かれることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7243632426715939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Algorithmic recourse recommendations, such as Karimi et al.'s (2021) causal recourse (CR), inform stakeholders of how to act to revert unfavourable decisions. However, some actions lead to acceptance (i.e., revert the model's decision) but do not lead to improvement (i.e., may not revert the underlying real-world state). To recommend such actions is to recommend fooling the predictor. We introduce a novel method, Improvement-Focused Causal Recourse (ICR), which involves a conceptual shift: Firstly, we require ICR recommendations to guide towards improvement. Secondly, we do not tailor the recommendations to be accepted by a specific predictor. Instead, we leverage causal knowledge to design decision systems that predict accurately pre- and post-recourse. As a result, improvement guarantees translate into acceptance guarantees. We demonstrate that given correct causal knowledge, ICR, in contrast to existing approaches, guides towards both acceptance and improvement.
• Abstract（参考訳）: Karimi et al.(2021)の因果関係(CR)のようなアルゴリズムによるレコメンデーションは、不必要な決定を逆転する方法をステークホルダーに通知する。 しかし、いくつかのアクションは受け入れられる(つまり、モデルの決定を逆転させる)が、改善にはつながりません(つまり、基礎となる現実世界の状態は戻らない)。 このような行動を推奨するには、予測者を騙すことを推奨する。 本稿では,概念シフトを伴う新しい手法である改善重視因果リコース(icr)について紹介する。 第二に、特定の予測者によって受け入れられる推奨事項を調整しない。 その代わり、私たちは因果知識を利用して、正確な事前および事後予測を行う意思決定システムを設計します。 その結果、改善保証は受け入れ保証に変換される。 我々は、既存のアプローチとは対照的に、正しい因果知識であるICRが、受け入れと改善の両方の指針であることを実証する。

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