論文の概要: Simple Steps to Success: Axiomatics of Distance-Based Algorithmic
Recourse
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15557v2
- Date: Tue, 1 Aug 2023 20:13:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-03 17:12:07.388091
- Title: Simple Steps to Success: Axiomatics of Distance-Based Algorithmic
Recourse
- Title(参考訳): 成功への簡単なステップ:距離ベースアルゴリズムの公理学
- Authors: Jenny Hamer, Jake Valladares, Vignesh Viswanathan, Yair Zick
- Abstract要約: 本稿では,方向に基づくアルゴリズム・リコースを計算するための,公理的に正当化されたフレームワークStEPを提案する。
StEPは、証明可能なプライバシとロバスト性保証を提供し、確立されたいくつかのデシダラタの最先端を上回ります。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.207786673115296
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a novel data-driven framework for algorithmic recourse that offers
users interventions to change their predicted outcome. Existing approaches to
compute recourse find a set of points that satisfy some desiderata -- e.g. an
intervention in the underlying causal graph, or minimizing a cost function.
Satisfying these criteria, however, requires extensive knowledge of the
underlying model structure, often an unrealistic amount of information in
several domains. We propose a data-driven, computationally efficient approach
to computing algorithmic recourse. We do so by suggesting directions in the
data manifold that users can take to change their predicted outcome. We present
Stepwise Explainable Paths (StEP), an axiomatically justified framework to
compute direction-based algorithmic recourse. We offer a thorough empirical and
theoretical investigation of StEP. StEP offers provable privacy and robustness
guarantees, and outperforms the state-of-the-art on several established
recourse desiderata.
- Abstract(参考訳): 本稿では,予測結果の変更にユーザによる介入を提供する,新しいデータ駆動型手法を提案する。
例えば、基礎となる因果グラフへの介入やコスト関数の最小化などである。
しかし、これらの基準を満たすためには、基礎となるモデル構造に関する広範な知識が必要である。
本稿では,データ駆動型,計算効率のよいアルゴリズム手法を提案する。
私たちは、ユーザが予測結果を変更することができるデータ多様体の方向を提案することでそうします。
方向に基づくアルゴリズムの帰納法を計算するための公理的正当化フレームワークである stepwise explanationable paths (step) を提案する。
StEPの徹底的な実証と理論的研究を提供する。
StEPは、証明可能なプライバシとロバスト性保証を提供し、確立されたいくつかのデシダータの最先端を上回ります。
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