Fugu-MT 論文翻訳(概要): Standardized Interpretable Fairness Measures for Continuous Risk Scores

論文の概要: Standardized Interpretable Fairness Measures for Continuous Risk Scores

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11375v2
Date: Thu, 29 Aug 2024 14:45:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-30 19:38:30.313149
Title: Standardized Interpretable Fairness Measures for Continuous Risk Scores
Title（参考訳）: 継続的リスクスコアの標準化された解釈公正度対策
Authors: Ann-Kristin Becker, Oana Dumitrasc, Klaus Broelemann,
Abstract要約: 本稿では、ワッサーシュタイン距離に基づく合理的な解釈を伴う連続的なスコアに対する公正度尺度の標準化版を提案する。我々の測度は計算が容易で、グループ格差の強さを定量化し、解釈するのにも適しており、異なるモデル、データセット、タイムポイントのバイアスを比較するのにも適しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.192037827105842
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a standardized version of fairness measures for continuous scores with a reasonable interpretation based on the Wasserstein distance. Our measures are easily computable and well suited for quantifying and interpreting the strength of group disparities as well as for comparing biases across different models, datasets, or time points. We derive a link between the different families of existing fairness measures for scores and show that the proposed standardized fairness measures outperform ROC-based fairness measures because they are more explicit and can quantify significant biases that ROC-based fairness measures miss.
Abstract（参考訳）: 本稿では、ワッサーシュタイン距離に基づく合理的な解釈による連続的なスコアに対する公正度尺度の標準化版を提案する。我々の測度は計算が容易で、グループ格差の強さを定量化し、解釈するのにも適しており、異なるモデル、データセット、タイムポイントのバイアスを比較するのにも適しています。本研究は,既存のスコアの公平度尺度の家族間関係を導出し,ROCに基づく公正度尺度がより明確であり,ROCに基づく公正度尺度が欠落する有意なバイアスを定量化できるため,ROCに基づく公正度尺度よりも優れていることを示す。

関連論文リスト

Goodhart's Law Applies to NLP's Explanation Benchmarks [57.26445915212884]
ERASER(Comprehensiveness and sufficiency)メトリクスとEVAL-X(EVAL-X)メトリクスの2つのセットを批判的に検討する。実験結果の予測や説明を変えることなく,モデル全体の包括性と充足率を劇的に向上させることができることを示す。我々の結果は、現在のメトリクスが説明可能性の研究をガイドする能力に疑問を呈し、これらのメトリクスが正確に捉えるものを再評価する必要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-28T03:03:03Z)
On (assessing) the fairness of risk score models [2.0646127669654826]
リスクモデルは、ユーザに対して潜在的な結果について不確実性を伝えるという事実など、さまざまな理由から関心を集めている。リスクスコアフェアネスの鍵となるデシダータムとして,異なるグループに類似した価値を提供する。本稿では,従来提案されていた基準値よりも試料径バイアスが少ない新しい校正誤差指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-17T12:45:51Z)
Learning Informative Representation for Fairness-aware Multivariate Time-series Forecasting: A Group-based Perspective [50.093280002375984]
多変量時系列予測モデル(MTS)では変数間の性能不公平性が広く存在する。フェアネスを意識したMTS予測のための新しいフレームワークであるFairForを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-27T04:54:12Z)
Measuring Fairness of Text Classifiers via Prediction Sensitivity [63.56554964580627]
加速度予測感度は、入力特徴の摂動に対するモデルの予測感度に基づいて、機械学習モデルの公正度を測定する。この計量は、群フェアネス(統計パリティ)と個人フェアネスという特定の概念と理論的に関連付けられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-16T15:00:33Z)
Gradual (In)Compatibility of Fairness Criteria [0.0]
不合理性の結果は、重要な公正度尺度を合理的な仮定の下で同時に満たすことができないことを示している。本稿では,これらの公平度対策をある程度同時に達成し,改善できるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-09T16:37:30Z)
Fair Mixup: Fairness via Interpolation [28.508444261249423]
公平性制約を課すための新しいデータ拡張戦略であるfair mixupを提案する。対象群間の補間標本の経路のモデルに正則化することで公平性が達成できることを示す。ベンチマークにおける精度と公正度の測定の両面において,より優れた一般化を実現することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-11T06:57:26Z)
Evaluation: from precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness and correlation [3.7819322027528113]
Recall、Precision、F-Measure、Rand Accuracyといった尺度はバイアスがあり、バイアスを明確に理解しなければ使用できない。予測と確率の確率を反映したいくつかの概念と測度について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-11T02:15:11Z)
Beyond Individual and Group Fairness [90.4666341812857]
本稿では,不公平な不公平な苦情に導かれる公平さの新しいデータ駆動モデルを提案する。我々のモデルは、複数のフェアネス基準をサポートし、それらの潜在的な不整合を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-21T14:14:44Z)
On the Relation between Quality-Diversity Evaluation and Distribution-Fitting Goal in Text Generation [86.11292297348622]
本研究では, 品質と多様性の線形結合が, 生成した分布と実分布との分岐距離を構成することを示す。品質/多様性メトリックペアの代替としてCR/NRRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-03T04:06:59Z)
GenDICE: Generalized Offline Estimation of Stationary Values [108.17309783125398]
重要なアプリケーションでは,効果的な推定が依然として可能であることを示す。我々のアプローチは、定常分布と経験分布の差を補正する比率を推定することに基づいている。結果として得られるアルゴリズム、GenDICEは単純で効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-21T00:27:52Z)
Fast Fair Regression via Efficient Approximations of Mutual Information [0.0]
本稿では, 回帰モデルに対する独立性, 分離性, 充足性グループフェアネス基準の高速な近似について紹介する。正規化リスク最小化フレームワーク内で公正性を強制するために、正規化のような近似を使用する。実世界のデータセットでの実験では、計算効率が優れているにもかかわらず、我々のアルゴリズムは依然として最先端の精度/フェアネスのトレードオフを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-14T08:50:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。