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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01928v3
• Date: Tue, 28 Nov 2023 08:41:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 16:53:06.975571
• 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, Nuria Oliver
• Abstract要約: 本稿では,公正なアルゴリズム決定のための新しいインスタンスレベルのデータ再重み付け手法であるFairShapを提案する。 異なる性質のいくつかの最先端データセットに対して、FairShapを実証的に検証する。 ベースラインと同等の精度で、より公平なモデルを生成する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.977229957867867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Algorithmic fairness is of utmost societal importance, yet the current trend in large-scale machine learning models requires training with massive datasets that are frequently biased. In this context, pre-processing methods that focus on modeling and correcting bias in the data emerge as valuable approaches. In this paper, we propose FairShap, a novel instance-level data re-weighting method for fair algorithmic decision-making through data valuation by means of Shapley Values. FairShap is model-agnostic and 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 a variety of training scenarios and models and show how it yields fairer models with similar levels of accuracy than the baselines. We illustrate FairShap's interpretability by means of histograms and latent space visualizations. Moreover, we perform a utility-fairness study, and ablation and runtime experiments to illustrate the impact of the size of the reference dataset and FairShap's computational cost depending on the size of the dataset and the number of features. We believe that FairShap represents a promising direction in interpretable and model-agnostic approaches to algorithmic fairness that yield competitive accuracy even when only biased datasets are available.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムの公平性は最も社会的に重要であるが、大規模機械学習モデルの現在のトレンドは、バイアスの多い巨大なデータセットでのトレーニングを必要とする。 この文脈では、データのモデリングとバイアスの修正に焦点を当てた事前処理手法が貴重なアプローチとして現れます。 本稿では,shapley値を用いたデータ評価による公平なアルゴリズム決定のための,新しいインスタンスレベルのデータ重み付け手法であるfairshapを提案する。 fairshapはモデル非依存で、事前定義されたフェアネスメトリックへの各トレーニングデータポイントの寄与度を測定するため、容易に解釈できる。 私たちは、さまざまなトレーニングシナリオとモデルを使って、さまざまな性質の最先端データセットでfairshapを実証的に検証し、ベースラインと同じようなレベルの精度でfairshapモデルを生成する方法を示します。 ヒストグラムと潜時空間の可視化によるFairShapの解釈可能性について説明する。 さらに,データのサイズや特徴数に応じて,参照データセットのサイズとFairShapの計算コストの影響を説明するために,ユーティリティフェアネススタディとアブレーションおよび実行実験を実施している。 FairShapはアルゴリズムの公正性に対する解釈および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おり、バイアス付きデータセットのみが利用可能であっても、競合する精度が得られると考えている。

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