論文の概要: Beyond Demographic Parity: Redefining Equal Treatment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08040v3
• Date: Mon, 2 Oct 2023 02:06:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 20:08:38.851334
• Title: Beyond Demographic Parity: Redefining Equal Treatment
• Title（参考訳）: 人口格差を超えて:平等な待遇を再定義する
• Authors: Carlos Mougan, Laura State, Antonio Ferrara, Salvatore Ruggieri, Steffen Staab
• Abstract要約: 等価治療の概念の理論的性質を示し, 同等治療検査者のAUCに基づく2サンプル試験を考案した。 textttexplanationspaceは、Pythonのオープンソースパッケージで、メソッドとチュートリアルがあります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.28973277699437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Liberalism-oriented political philosophy reasons that all individuals should be treated equally independently of their protected characteristics. Related work in machine learning has translated the concept of \emph{equal treatment} into terms of \emph{equal outcome} and measured it as \emph{demographic parity} (also called \emph{statistical parity}). Our analysis reveals that the two concepts of equal outcome and equal treatment diverge; therefore, demographic parity does not faithfully represent the notion of \emph{equal treatment}. We propose a new formalization for equal treatment by (i) considering the influence of feature values on predictions, such as computed by Shapley values decomposing predictions across its features, (ii) defining distributions of explanations, and (iii) comparing explanation distributions between populations with different protected characteristics. We show the theoretical properties of our notion of equal treatment and devise a classifier two-sample test based on the AUC of an equal treatment inspector. We study our formalization of equal treatment on synthetic and natural data. We release \texttt{explanationspace}, an open-source Python package with methods and tutorials.
• Abstract（参考訳）: 自由主義志向の政治哲学は、全ての個人が保護された特徴とは独立して扱われるべきである。 機械学習における関連する研究は、 \emph{equal treatment} の概念を \emph{equal outcome} という用語に翻訳し、それを \emph{demographic parity} ( \emph{statistical parity} とも呼ばれる) として測定した。 分析の結果,平等な結果と平等な治療という2つの概念が分岐していることが判明した。 我々は平等な治療のための新しい公式化を提案する。 (i)特徴値が予測に与える影響を考慮し、例えば、その特徴をまたがって予測を分解するシャプリー値によって計算する。 (ii)説明の分布を定めること、及び (iii)保護特性の異なる個体群間の説明分布の比較 等価治療の概念の理論的性質を示し, 等価治療検査者のAUCに基づく分類器2サンプル試験を考案する。 合成データと自然データに等しい処理の形式化について検討する。 私たちは、メソッドとチュートリアルを備えたオープンソースのpythonパッケージである \texttt{explanationspace}をリリースします。

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