論文の概要: Stochastic Methods for AUC Optimization subject to AUC-based Fairness Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12603v1
• Date: Fri, 23 Dec 2022 22:29:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 14:06:21.055048
• Title: Stochastic Methods for AUC Optimization subject to AUC-based Fairness Constraints
• Title（参考訳）: AUCに基づく公正制約を考慮したAUC最適化のための確率的手法
• Authors: Yao Yao, Qihang Lin, Tianbao Yang
• Abstract要約: 公正な予測モデルを得るための直接的なアプローチは、公正な制約の下で予測性能を最適化することでモデルを訓練することである。 フェアネスを考慮した機械学習モデルのトレーニング問題を,AUCに基づくフェアネス制約のクラスを対象とする最適化問題として定式化する。 フェアネス測定値の異なる実世界のデータに対するアプローチの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.12047280149546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As machine learning being used increasingly in making high-stakes decisions, an arising challenge is to avoid unfair AI systems that lead to discriminatory decisions for protected population. A direct approach for obtaining a fair predictive model is to train the model through optimizing its prediction performance subject to fairness constraints, which achieves Pareto efficiency when trading off performance against fairness. Among various fairness metrics, the ones based on the area under the ROC curve (AUC) are emerging recently because they are threshold-agnostic and effective for unbalanced data. In this work, we formulate the training problem of a fairness-aware machine learning model as an AUC optimization problem subject to a class of AUC-based fairness constraints. This problem can be reformulated as a min-max optimization problem with min-max constraints, which we solve by stochastic first-order methods based on a new Bregman divergence designed for the special structure of the problem. We numerically demonstrate the effectiveness of our approach on real-world data under different fairness metrics.
• Abstract（参考訳）: 機械学習がハイテイクな意思決定にますます使われるようになるにつれ、不公平なAIシステムを避けることが、保護された人口に対する差別的な決定につながる。 公平な予測モデルを得るための直接的なアプローチは、フェアネス制約に基づく予測性能を最適化することでモデルを訓練することであり、フェアネスに対するパフォーマンスのトレードオフ時にパレート効率を達成する。 ROC曲線(AUC)の下の領域に基づく尺度は, しきい値に依存せず, バランスの取れていないデータに対して有効であることから, 最近出現している。 本研究では、AUCに基づくフェアネス制約のクラスを対象とするAUC最適化問題として、フェアネスを考慮した機械学習モデルのトレーニング問題を定式化する。 この問題をmin-max制約付きmin-max最適化問題として再構成することができ、この問題の特殊構造のために設計された新しいブレグマン分岐に基づく確率的一階法によって解くことができる。 公平度指標の異なる実世界データに対する提案手法の有効性を数値的に示す。

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