論文の概要: FairShap: A Data Re-weighting Approach for Algorithmic Fairness based on Shapley Values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01928v1
• Date: Fri, 3 Mar 2023 13:53:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 14:56:11.396026
• Title: FairShap: A Data Re-weighting Approach for Algorithmic Fairness based on Shapley Values
• Title（参考訳）: FairShap: 共有値に基づくアルゴリズムフェアネスのためのデータ再重み付けアプローチ
• Authors: Adrian Arnaiz-Rodriguez, Francisco Escolano, Nuria Oliver
• Abstract要約: データ評価による公正なアルゴリズム決定のための,新規かつ解釈可能な事前処理(再重み付け)手法であるFairShapを提案する。 本手法は,事前定義された公正度尺度に対する各トレーニングデータポイントの貢献度を測定するため,容易に解釈できる。 さまざまなトレーニングシナリオとモデルで、さまざまな性質の最先端データセットに対して、FairShapを実証的に検証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1602089225841632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose FairShap, a novel and interpretable pre-processing (re-weighting) method for fair algorithmic decision-making through data valuation. FairShap is based on the Shapley Value, a well-known mathematical framework from game theory to achieve a fair allocation of resources. Our approach is easily interpretable, as it measures the contribution of each training data point to a predefined fairness metric. We empirically validate FairShap on several state-of-the-art datasets of different nature, with different training scenarios and models. The proposed approach outperforms other methods, yielding significantly fairer models with similar levels of accuracy. In addition, we illustrate FairShap's interpretability by means of histograms and latent space visualizations. We believe this work represents a promising direction in interpretable, model-agnostic approaches to algorithmic fairness.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,データ評価による公正なアルゴリズム決定のための,新規かつ解釈可能な事前処理(再重み付け)手法であるFairShapを提案する。 FairShapは、リソースの公平な割り当てを達成するためのゲーム理論からよく知られた数学的フレームワークであるShapley Valueに基づいている。 本手法は,事前定義された公正度尺度に対する各トレーニングデータポイントの貢献度を測定するため,容易に解釈できる。 さまざまなトレーニングシナリオとモデルで、さまざまな性質の最先端データセットに対して、FairShapを実証的に検証します。 提案手法は他の手法よりも優れており、類似した精度のモデルが得られる。 さらに,ヒストグラムと潜在空間可視化を用いて,fairshapの解釈可能性を示す。 この研究は、アルゴリズムの公平性に対する解釈可能でモデルに依存しないアプローチにおいて、有望な方向を示していると考えています。

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