論文の概要: A Canonical Data Transformation for Achieving Inter- and Within-group Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15097v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 17:00:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 18:36:09.615395
• Title: A Canonical Data Transformation for Achieving Inter- and Within-group Fairness
• Title（参考訳）: グループ間公平性を達成するための標準データ変換
• Authors: Zachary McBride Lazri, Ivan Brugere, Xin Tian, Dana Dachman-Soled, Antigoni Polychroniadou, Danial Dervovic, and Min Wu
• Abstract要約: 同一グループ内から個人間の公平性を維持するグループ内公正性の形式的定義を導入する。 本稿では,グループ間の公正度基準とグループ内公正度基準の両方を満たすための事前処理フレームワークを提案する。 この枠組みをCompASリスクアセスメントとLaw Schoolのデータセットに適用し、その性能を正規化に基づく2つの手法と比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.820200610132265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Increases in the deployment of machine learning algorithms for applications that deal with sensitive data have brought attention to the issue of fairness in machine learning. Many works have been devoted to applications that require different demographic groups to be treated fairly. However, algorithms that aim to satisfy inter-group fairness (also called group fairness) may inadvertently treat individuals within the same demographic group unfairly. To address this issue, we introduce a formal definition of within-group fairness that maintains fairness among individuals from within the same group. We propose a pre-processing framework to meet both inter- and within-group fairness criteria with little compromise in accuracy. The framework maps the feature vectors of members from different groups to an inter-group-fair canonical domain before feeding them into a scoring function. The mapping is constructed to preserve the relative relationship between the scores obtained from the unprocessed feature vectors of individuals from the same demographic group, guaranteeing within-group fairness. We apply this framework to the COMPAS risk assessment and Law School datasets and compare its performance in achieving inter-group and within-group fairness to two regularization-based methods.
• Abstract（参考訳）: センシティブなデータを扱うアプリケーション向けの機械学習アルゴリズムのデプロイメントの増加は、機械学習における公平性の問題に注目を集めている。 多くの研究は、異なる人口集団を公平に扱うように要求するアプリケーションに注がれている。 しかし、グループ間の公平性(グループフェアネスとも呼ばれる)を満たすアルゴリズムは、不当に同じ集団内の個人を不公平に扱うことがある。 この問題に対処するため,同グループ内の個人間の公平性を維持するグループ内公正性の形式的定義を導入する。 本稿では,グループ間の公正度基準とグループ内公正度基準の両方を満たすための事前処理フレームワークを提案する。 このフレームワークは、異なるグループのメンバの特徴ベクトルをグループ間標準ドメインにマッピングし、それらをスコアリング関数にマップする。 マッピングは、同一人口群に属する個人の未処理特徴ベクトルから得られるスコア間の相対関係を保ち、グループ内の公平性を保証する。 この枠組みをCompASリスクアセスメントとLaw Schoolのデータセットに適用し、グループ間およびグループ内公平性を2つの正規化に基づく手法と比較する。

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