論文の概要: SafeAR: Towards Safer Algorithmic Recourse by Risk-Aware Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12367v2
• Date: Fri, 15 Dec 2023 15:05:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 19:11:55.111644
• Title: SafeAR: Towards Safer Algorithmic Recourse by Risk-Aware Policies
• Title（参考訳）: safear: リスクアウェアポリシによるより安全なアルゴリズムリコースに向けて
• Authors: Haochen Wu, Shubham Sharma, Sunandita Patra, Sriram Gopalakrishnan
• Abstract要約: 本稿では,コストの変動を考慮したレコメンデーションポリシーの計算手法を提案する。 我々は,既存のデシダラタが高コストのリスクを捕捉できないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.291948092032746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the growing use of machine learning (ML) models in critical domains such as finance and healthcare, the need to offer recourse for those adversely affected by the decisions of ML models has become more important; individuals ought to be provided with recommendations on actions to take for improving their situation and thus receiving a favorable decision. Prior work on sequential algorithmic recourse -- which recommends a series of changes -- focuses on action feasibility and uses the proximity of feature changes to determine action costs. However, the uncertainties of feature changes and the risk of higher than average costs in recourse have not been considered. It is undesirable if a recourse could (with some probability) result in a worse situation from which recovery requires an extremely high cost. It is essential to incorporate risks when computing and evaluating recourse. We call the recourse computed with such risk considerations as Safer Algorithmic Recourse (SafeAR). The objective is to empower people to choose a recourse based on their risk tolerance. In this work, we discuss and show how existing recourse desiderata can fail to capture the risk of higher costs. We present a method to compute recourse policies that consider variability in cost and connect algorithmic recourse literature with risk-sensitive reinforcement learning. We also adopt measures "Value at Risk" and "Conditional Value at Risk" from the financial literature to summarize risk concisely. We apply our method to two real-world datasets and compare policies with different risk-aversion levels using risk measures and recourse desiderata (sparsity and proximity).
• Abstract（参考訳）: 金融や医療といった重要な分野における機械学習(ML)モデルの利用の増加に伴い、MLモデルの決定に悪影響を及ぼす人々に対して、レコメンデーションを提供する必要性が高まっている。 一連の変更を推奨するシーケンシャルアルゴリズムのリコースに関する以前の作業は、アクションの実現性を重視し、機能変更の近接を利用してアクションコストを決定する。 しかし,リコースにおける特徴変化の不確実性と平均コストよりも高いリスクは考慮されていない。 もしリカバリが極めて高いコストを必要とする状況で(ある程度の確率で)悪化する可能性があるなら、それは望ましくない。 再帰を計算し評価する場合、リスクを組み込むことが不可欠である。 サファーアルゴリズム・リコース(SafeAR)のようなリスクを考慮したリコースを計算した。 その目的は、リスク許容度に基づいてリコースを選択する権限を人々に与えることだ。 本研究では,既存のデシラタが高コストのリスクを捕捉できないことを議論し,示す。 本稿では,コストの変動性を考慮したリコースポリシを算出し,アルゴリズムリコース文献とリスクに敏感な強化学習を結びつける手法を提案する。 また、リスクを簡潔に要約するために、金融文献から「リスク価値」と「リスク条件価値」を取り入れる。 提案手法を実世界の2つのデータセットに適用し,リスク尺度とレコース・デシダータ(スパーシティと近接性)を用いて,異なるリスク回避レベルでポリシーを比較する。

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