論文の概要: Fair Oversampling Technique using Heterogeneous Clusters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13875v1
• Date: Tue, 23 May 2023 09:51:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 17:17:35.744424
• Title: Fair Oversampling Technique using Heterogeneous Clusters
• Title（参考訳）: 不均一クラスターを用いたフェアオーバーサンプリング技術
• Authors: Ryosuke Sonoda
• Abstract要約: クラス不均衡とグループ(例えば、人種、性別、年齢)の不均衡は、機械学習分類器の公平性と有用性の間のトレードオフを妨げる2つの理由として認識される。 既存の手法は、公平なオーバーサンプリング手法を提案することによって、クラス不均衡とグループ不均衡に関する問題を共同で解決してきた。 クラス不均衡に対処する一般的なオーバーサンプリング技術とは異なり、フェアオーバーサンプリング技術はグループ不均衡にも対処できるため、上記のトレードオフを大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Class imbalance and group (e.g., race, gender, and age) imbalance are acknowledged as two reasons in data that hinder the trade-off between fairness and utility of machine learning classifiers. Existing techniques have jointly addressed issues regarding class imbalance and group imbalance by proposing fair over-sampling techniques. Unlike the common oversampling techniques, which only address class imbalance, fair oversampling techniques significantly improve the abovementioned trade-off, as they can also address group imbalance. However, if the size of the original clusters is too small, these techniques may cause classifier overfitting. To address this problem, we herein develop a fair oversampling technique using data from heterogeneous clusters. The proposed technique generates synthetic data that have class-mix features or group-mix features to make classifiers robust to overfitting. Moreover, we develop an interpolation method that can enhance the validity of generated synthetic data by considering the original cluster distribution and data noise. Finally, we conduct experiments on five realistic datasets and three classifiers, and the experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed technique in terms of fairness and utility.
• Abstract（参考訳）: クラス不均衡とグループ(例えば、人種、性別、年齢)の不均衡は、機械学習分類器の公平性と有用性の間のトレードオフを妨げる2つの理由として認識される。 既存の手法では,公平なオーバーサンプリング手法を提案することで,クラス不均衡とグループ不均衡の問題に共同で対処してきた。 クラス不均衡に対処する一般的なオーバーサンプリング技術とは異なり、フェアオーバーサンプリング技術はグループ不均衡にも対処できるため、上記のトレードオフを大幅に改善する。 しかし、元のクラスタのサイズが小さすぎると、これらのテクニックが分類器の過剰フィットを引き起こす可能性がある。 この問題に対処するため,異種クラスタのデータを用いた公平なオーバーサンプリング手法を開発した。 提案手法は,クラスミックス特徴やグループミックス特徴を有する合成データを生成し,分類器を過度に適合させる。 さらに,元のクラスタ分布とデータノイズを考慮して,生成した合成データの妥当性を高める補間法を開発した。 最後に,5つの現実的データセットと3つの分類器について実験を行い,提案手法の有効性を公平性と有用性の観点から実証した。

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