論文の概要: Auditing Fairness by Betting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17570v1
• Date: Sat, 27 May 2023 20:14:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 18:05:08.577619
• Title: Auditing Fairness by Betting
• Title（参考訳）: 賭けによる公正の監査
• Authors: Ben Chugg, Santiago Cortes-Gomez, Bryan Wilder, Aaditya Ramdas
• Abstract要約: 我々は,デプロイされた分類モデルと回帰モデルの公平性を評価するための,実用的で効率的で非パラメトリックな手法を提供する。 我々の手法は逐次的であり、入ってくるデータの継続的なモニタリングを可能にする。 いくつかのベンチマークフェアネスデータセットにおいて,本手法の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.648372694722795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We provide practical, efficient, and nonparametric methods for auditing the fairness of deployed classification and regression models. Whereas previous work relies on a fixed-sample size, our methods are sequential and allow for the continuous monitoring of incoming data, making them highly amenable to tracking the fairness of real-world systems. We also allow the data to be collected by a probabilistic policy as opposed to sampled uniformly from the population. This enables auditing to be conducted on data gathered for another purpose. Moreover, this policy may change over time and different policies may be used on different subpopulations. Finally, our methods can handle distribution shift resulting from either changes to the model or changes in the underlying population. Our approach is based on recent progress in anytime-valid inference and game-theoretic statistics-the "testing by betting" framework in particular. These connections ensure that our methods are interpretable, fast, and easy to implement. We demonstrate the efficacy of our methods on several benchmark fairness datasets.
• Abstract（参考訳）: 我々は,デプロイされた分類と回帰モデルの公平性を監査するための実用的,効率的,非パラメトリックな手法を提供する。 従来の作業では固定サンプルサイズに依存していましたが、私たちの手法はシーケンシャルで、入ってくるデータの継続的な監視を可能にします。 我々はまた、人口から一様にサンプリングされるのに対して、確率的政策によってデータを収集することを許可する。 これにより、別の目的のために収集されたデータで監査を行うことができる。 さらに、この政策は時間とともに変化し、異なる政策は異なるサブ人口に使用される。 最後に,本手法は,モデルの変化や基盤人口の変化から生じる分布変化を処理できる。 我々のアプローチは、特に「賭けによるテスト」フレームワークであるanytime-valid推論とゲーム理論統計の最近の進歩に基づいている。 これらの接続により、私たちのメソッドは解釈可能で、高速で、実装が容易になります。 いくつかのベンチマークフェアネスデータセットにおいて,本手法の有効性を示す。

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