論文の概要: Group Fairness with Uncertainty in Sensitive Attributes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08077v2
• Date: Wed, 7 Jun 2023 12:33:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 19:14:20.588068
• Title: Group Fairness with Uncertainty in Sensitive Attributes
• Title（参考訳）: 感性属性の不確かさを伴うグループフェアネス
• Authors: Abhin Shah, Maohao Shen, Jongha Jon Ryu, Subhro Das, Prasanna Sattigeri, Yuheng Bu, and Gregory W. Wornell
• Abstract要約: 公正な予測モデルは、ハイテイクなアプリケーションにおける少数派グループに対する偏見のある決定を緩和するために不可欠である。 本稿では, 感度特性の不確実性にも拘わらず, フェアネスの目標レベルを達成するブートストラップに基づくアルゴリズムを提案する。 本アルゴリズムは離散的属性と連続的属性の両方に適用可能であり,実世界の分類や回帰作業に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.608332397776245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning a fair predictive model is crucial to mitigate biased decisions against minority groups in high-stakes applications. A common approach to learn such a model involves solving an optimization problem that maximizes the predictive power of the model under an appropriate group fairness constraint. However, in practice, sensitive attributes are often missing or noisy resulting in uncertainty. We demonstrate that solely enforcing fairness constraints on uncertain sensitive attributes can fall significantly short in achieving the level of fairness of models trained without uncertainty. To overcome this limitation, we propose a bootstrap-based algorithm that achieves the target level of fairness despite the uncertainty in sensitive attributes. The algorithm is guided by a Gaussian analysis for the independence notion of fairness where we propose a robust quadratically constrained quadratic problem to ensure a strict fairness guarantee with uncertain sensitive attributes. Our algorithm is applicable to both discrete and continuous sensitive attributes and is effective in real-world classification and regression tasks for various group fairness notions, e.g., independence and separation.
• Abstract（参考訳）: 公正な予測モデルを学ぶことは、高度なアプリケーションにおいて少数派グループに対する偏見のある決定を緩和するために不可欠である。 このようなモデルを学ぶ一般的なアプローチは、適切なグループフェアネス制約の下でモデルの予測力を最大化する最適化問題を解決することである。 しかし、実際には、センシティブな属性が欠落したり、うるさいことがしばしばある。 不確実性属性に対する公平性の制約のみを課すことは、不確実性のないモデルの公平性のレベルを達成するのに著しく低下することを示した。 この制限を克服するために,機密性の高い属性の不確かさにもかかわらず,公平さの目標レベルを達成するブートストラップベースのアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、不確実な属性を持つ厳密な公正性を保証するために、頑健な2次制約付き二次問題を提案する独立性の概念に対するガウス解析によって導かれる。 本アルゴリズムは離散的および連続的な敏感な属性に適用でき、例えば独立性や分離など、様々なグループフェアネス概念の現実世界の分類や回帰タスクに有効である。

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