論文の概要: Fairness-Aware Data Valuation for Supervised Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16963v1
- Date: Wed, 29 Mar 2023 18:51:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 15:20:10.577226
- Title: Fairness-Aware Data Valuation for Supervised Learning
- Title（参考訳）: 教師付き学習のための公平性を考慮したデータ評価
- Authors: Jos\'e Pombal, Pedro Saleiro, M\'ario A. T. Figueiredo, Pedro Bizarro
- Abstract要約: 本研究では,Fairness-Aware Data vauatiOn (FADO)を提案する。
FADOを不公平化前処理技術の基礎として活用する方法を示す。
提案手法は,最大40ppの公正度を,ベースラインに比べて性能が1pp以下で向上することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.874780144224057
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data valuation is a ML field that studies the value of training instances
towards a given predictive task. Although data bias is one of the main sources
of downstream model unfairness, previous work in data valuation does not
consider how training instances may influence both performance and fairness of
ML models. Thus, we propose Fairness-Aware Data vauatiOn (FADO), a data
valuation framework that can be used to incorporate fairness concerns into a
series of ML-related tasks (e.g., data pre-processing, exploratory data
analysis, active learning). We propose an entropy-based data valuation metric
suited to address our two-pronged goal of maximizing both performance and
fairness, which is more computationally efficient than existing metrics. We
then show how FADO can be applied as the basis for unfairness mitigation
pre-processing techniques. Our methods achieve promising results -- up to a 40
p.p. improvement in fairness at a less than 1 p.p. loss in performance compared
to a baseline -- and promote fairness in a data-centric way, where a deeper
understanding of data quality takes center stage.
- Abstract（参考訳）: データバリュエーション(Data valuation)は、トレーニングインスタンスの価値を所定の予測タスクに向けて研究するML分野である。
データバイアスは下流モデルの不公平性の主要な原因の1つであるが、データ評価におけるこれまでの研究は、トレーニングインスタンスがMLモデルの性能と公正性の両方にどのように影響するかを考慮していない。
そこで本研究では,データ評価フレームワークであるfairness-aware data vauation(fado)を提案する。
本稿では,既存の指標よりも計算効率のよい性能と公平性の両方を最大化するエントロピーに基づくデータ評価指標を提案する。
次に,不公平化前処理技術の基礎としてFADOを適用する方法を示す。
提案手法は,データ品質の深い理解が中心となるデータ中心の手法で公正性向上を実現する。
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