論文の概要: Post-hoc Bias Scoring Is Optimal For Fair Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05725v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 13:54:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 04:39:53.010976
• Title: Post-hoc Bias Scoring Is Optimal For Fair Classification
• Title（参考訳）: ホック後のバイアススコーリングは公平な分類に最適
• Authors: Wenlong Chen, Yegor Klochkov, Yang Liu
• Abstract要約: 我々は、グループフェアネス制約の下で二項分類問題を考える。これは、デモグラフィックパリティ(DP)、等化オポチュニティ(EOp)、等化オッド(EO)のいずれかである。 バイアススコアと呼ばれる新しいインスタンスレベルのバイアス尺度を導入し、修正規則は有限量のバイアススコアの上に単純な線形ルールである。 この特徴から,我々は,高精度を維持しながら公正性制約に適応できるポストホックアプローチを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.495639222358504
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We consider a binary classification problem under group fairness constraints, which can be one of Demographic Parity (DP), Equalized Opportunity (EOp), or Equalized Odds (EO). We propose an explicit characterization of Bayes optimal classifier under the fairness constraints, which turns out to be a simple modification rule of the unconstrained classifier. Namely, we introduce a novel instance-level measure of bias, which we call bias score, and the modification rule is a simple linear rule on top of the finite amount of bias scores. Based on this characterization, we develop a post-hoc approach that allows us to adapt to fairness constraints while maintaining high accuracy. In the case of DP and EOp constraints, the modification rule is thresholding a single bias score, while in the case of EO constraints we are required to fit a linear modification rule with 2 parameters. The method can also be applied for composite group-fairness criteria, such as ones involving several sensitive attributes. We achieve competitive or better performance compared to both in-processing and post-processing methods across three datasets: Adult, COMPAS, and CelebA. Unlike most post-processing methods, we do not require access to sensitive attributes during the inference time.
• Abstract（参考訳）: グループフェアネス制約の下での二分分類問題を考える。これは人口格差(dp)、等化機会(eop)、等化オッズ(eo)の1つである。 フェアネス制約下でのベイズ最適分類器の明示的な特徴付けを提案し, 制約のない分類器の簡単な修正規則であることが判明した。 具体的には, バイアススコアと呼ばれる新しいインスタンスレベルのバイアス尺度を導入し, 修正規則は, バイアススコアの有限量に加えて, 単純な線形規則である。 この特徴に基づいて,高い精度を維持しつつ公平性制約に適応できるポストホックな手法を開発した。 DPとEOpの制約の場合、修正規則は1つのバイアススコアをしきい値にし、EOの制約の場合、線形修正規則を2つのパラメータに適合させることが要求される。 この方法は、いくつかの感度特性を含むような複合グループフェアネス基準にも適用することができる。 我々は、アダルト、Compab、CelebAの3つのデータセットの内処理と後処理の両方と比較して、競争力やパフォーマンスが向上する。 ほとんどの後処理メソッドとは異なり、推論時間中に機密属性にアクセスする必要はない。

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