論文の概要: Causal Fair Machine Learning via Rank-Preserving Interventional Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12797v1
• Date: Mon, 24 Jul 2023 13:46:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 14:12:46.227281
• Title: Causal Fair Machine Learning via Rank-Preserving Interventional Distributions
• Title（参考訳）: ランク保存型干渉分布を用いた因果フェア機械学習
• Authors: Ludwig Bothmann, Susanne Dandl, Michael Schomaker
• Abstract要約: 決定は、等しい個人が平等に扱われ、不平等に扱われる場合、公平に定義することができる。 自動意思決定システムにおける不公平を緩和する機械学習モデルを設計するタスクには、因果思考を含める必要がある。 我々は、個人が架空の、規範的に望まれる(FiND)世界で等しければ、規範的に等しくなると定義する。 我々のワープアプローチは、最も差別された個人を効果的に識別し、不公平を緩和することを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A decision can be defined as fair if equal individuals are treated equally and unequals unequally. Adopting this definition, the task of designing machine learning models that mitigate unfairness in automated decision-making systems must include causal thinking when introducing protected attributes. Following a recent proposal, we define individuals as being normatively equal if they are equal in a fictitious, normatively desired (FiND) world, where the protected attribute has no (direct or indirect) causal effect on the target. We propose rank-preserving interventional distributions to define an estimand of this FiND world and a warping method for estimation. Evaluation criteria for both the method and resulting model are presented and validated through simulations and empirical data. With this, we show that our warping approach effectively identifies the most discriminated individuals and mitigates unfairness.
• Abstract（参考訳）: 同一の個人が平等に扱われ、不平等に扱われる場合には、決定は公平と定義できる。 この定義を採用することで、自動意思決定システムにおける不公平性を緩和する機械学習モデルを設計するタスクには、保護属性を導入する際の因果思考を含める必要がある。 最近の提案に続き、保護属性がターゲットに(直接的または間接的な)因果効果を持たない架空の、規範的に望まれる(FiND)世界で等しい場合、個人は規範的に等しいと定義する。 本研究では,この発見世界の推定値を定義するためのランク保存的介入分布と,推定のためのウォーピング法を提案する。 本手法と結果モデルの評価基準をシミュレーションおよび実証データを用いて提示し,検証する。 これにより、我々のワープアプローチは、最も差別された個人を効果的に識別し、不公平を緩和することを示す。

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