論文の概要: FaiREE: Fair Classification with Finite-Sample and Distribution-Free Guarantee

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15072v3
• Date: Fri, 14 Apr 2023 17:36:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 16:45:49.238428
• Title: FaiREE: Fair Classification with Finite-Sample and Distribution-Free Guarantee
• Title（参考訳）: FaiREE:Finite-Sample と Distribution-free Guarantee による公平な分類
• Authors: Puheng Li, James Zou, Linjun Zhang
• Abstract要約: FaiREE は群フェアネス制約を有限サンプルと分布自由な理論保証で満たす公平な分類アルゴリズムである。 FaiREEは最先端のアルゴリズムよりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.38606757545815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Algorithmic fairness plays an increasingly critical role in machine learning research. Several group fairness notions and algorithms have been proposed. However, the fairness guarantee of existing fair classification methods mainly depends on specific data distributional assumptions, often requiring large sample sizes, and fairness could be violated when there is a modest number of samples, which is often the case in practice. In this paper, we propose FaiREE, a fair classification algorithm that can satisfy group fairness constraints with finite-sample and distribution-free theoretical guarantees. FaiREE can be adapted to satisfy various group fairness notions (e.g., Equality of Opportunity, Equalized Odds, Demographic Parity, etc.) and achieve the optimal accuracy. These theoretical guarantees are further supported by experiments on both synthetic and real data. FaiREE is shown to have favorable performance over state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズム的公平性は、機械学習研究においてますます重要な役割を果たす。 いくつかのグループフェアネスの概念とアルゴリズムが提案されている。 しかし、既存の公平な分類方法の公平性保証は、多くの場合、大きなサンプルサイズを必要とする特定のデータ分布の仮定に主に依存しており、サンプルが少なからぬ数である場合には公平性に違反する可能性がある。 本稿では,有限サンプルと分布フリーな理論保証で群フェアネス制約を満たすフェア分類アルゴリズムであるfairを提案する。 FaiREEは、グループフェアネスの概念(例えば、機会の平等、平等化オッド、デモグラフィックパリティなど)を満たし、最適な精度を達成するように適応することができる。 これらの理論的保証は、合成データと実データの両方の実験によってさらに支持される。 FaiREEは最先端のアルゴリズムよりも優れた性能を示した。

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