論文の概要: Prediction without Preclusion: Recourse Verification with Reachable Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12820v2
• Date: Wed, 1 May 2024 16:43:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 20:30:46.669919
• Title: Prediction without Preclusion: Recourse Verification with Reachable Sets
• Title（参考訳）: プリクルージョンのない予測:到達可能な集合によるリコース検証
• Authors: Avni Kothari, Bogdan Kulynych, Tsui-Wei Weng, Berk Ustun,
• Abstract要約: 本稿では,モデルが決定対象に一定の予測を割り当てているかどうかを検証するために,リコース検証と呼ばれる手法を提案する。 本研究は,消費者金融のデータセットにおけるリコースの有効性に関する包括的実証研究である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.705988489763868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning models are often used to decide who receives a loan, a job interview, or a public benefit. Models in such settings use features without considering their actionability. As a result, they can assign predictions that are fixed $-$ meaning that individuals who are denied loans and interviews are, in fact, precluded from access to credit and employment. In this work, we introduce a procedure called recourse verification to test if a model assigns fixed predictions to its decision subjects. We propose a model-agnostic approach for recourse verification with reachable sets $-$ i.e., the set of all points that a person can reach through their actions in feature space. We develop methods to construct reachable sets for discrete feature spaces, which can certify the responsiveness of any model by simply querying its predictions. We conduct a comprehensive empirical study on the infeasibility of recourse on datasets from consumer finance. Our results highlight how models can inadvertently preclude access by assigning fixed predictions and underscore the need to account for actionability in model development.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、ローンの受取人、面接、または公共の利益を決定するためにしばしば使用される。 このような設定のモデルは、その動作性を考慮せずに機能を使用する。 結果として、彼らは固定価格の予測を割り当てることができる。つまり、融資や面接を拒否された個人は、実際には信用や雇用へのアクセスを妨げられている。 本研究では,モデルが決定対象に一定の予測を割り当てているかどうかを検証するために,リコース検証と呼ばれる手法を導入する。 本研究では,到達可能な集合を$-$,すなわち特徴空間における行動を通じて到達可能なすべての点の集合を用いて,リコース検証のためのモデルに依存しないアプローチを提案する。 離散的な特徴空間に対して到達可能な集合を構築する手法を開発し、その予測を単にクエリすることで任意のモデルの応答性を証明できる。 本研究は,消費者金融のデータセットにおけるリコースの有効性に関する包括的実証研究である。 この結果から,モデル開発におけるアクティビリティを考慮に入れた上で,適切な予測を割り当てることによって,モデルが不注意にアクセスを阻止できることを示す。

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