論文の概要: Achieving Counterfactual Fairness with Imperfect Structural Causal Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14665v1
• Date: Sun, 26 Mar 2023 09:37:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 18:20:48.432537
• Title: Achieving Counterfactual Fairness with Imperfect Structural Causal Model
• Title（参考訳）: 不完全な構造因果モデルによる対物フェアネスの達成
• Authors: Tri Dung Duong, Qian Li, Guandong Xu
• Abstract要約: 対実フェアネスのためのミニマックスゲーム理論モデルを提案する。 また,提案したミニマックスモデルの誤差境界を理論的に証明する。 複数の実世界のデータセットに関する実証実験は、正確性と公正性の両方において、私たちの優れたパフォーマンスを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.108866104714627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counterfactual fairness alleviates the discrimination between the model prediction toward an individual in the actual world (observational data) and that in counterfactual world (i.e., what if the individual belongs to other sensitive groups). The existing studies need to pre-define the structural causal model that captures the correlations among variables for counterfactual inference; however, the underlying causal model is usually unknown and difficult to be validated in real-world scenarios. Moreover, the misspecification of the causal model potentially leads to poor performance in model prediction and thus makes unfair decisions. In this research, we propose a novel minimax game-theoretic model for counterfactual fairness that can produce accurate results meanwhile achieve a counterfactually fair decision with the relaxation of strong assumptions of structural causal models. In addition, we also theoretically prove the error bound of the proposed minimax model. Empirical experiments on multiple real-world datasets illustrate our superior performance in both accuracy and fairness. Source code is available at \url{https://github.com/tridungduong16/counterfactual_fairness_game_theoretic}.
• Abstract（参考訳）: 対実公正は、実際の世界(観測データ)における個人に対するモデル予測と、対実世界(つまり、個人が他の敏感なグループに属している場合)の間の差別を緩和する。 既存の研究では、反事実推論のための変数間の相関を捉える構造因果モデルを事前に定義する必要があるが、基礎となる因果モデルは通常不明であり、現実のシナリオでは検証が難しい。 さらに、因果モデルの誤特定は、モデル予測のパフォーマンス低下につながる可能性があり、不公平な決定をする。 本研究では, 構造因果モデルの強い仮定を緩和して, 対実的公正な結果が得られるような, 対実的公正性のための新しいミニマックスゲーム理論モデルを提案する。 さらに,提案したミニマックスモデルの誤差境界も理論的に証明する。 複数の実世界のデータセットにおける実証実験は、正確さと公平さの両方において、我々の優れたパフォーマンスを示している。 ソースコードは \url{https://github.com/tridungduong16/counterfactual_fairness_game_theoretic}で入手できる。

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