論文の概要: Parametric Fairness with Statistical Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20508v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 14:52:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 14:27:37.436294
• Title: Parametric Fairness with Statistical Guarantees
• Title（参考訳）: 統計的保証を伴うパラメトリックフェアネス
• Authors: Fran\c{c}ois HU and Philipp Ratz and Arthur Charpentier
• Abstract要約: 我々は、予測に分布特性を組み込むためのデモグラフィックパリティの概念を拡張し、専門家の知識を公正なソリューションで利用できるようにする。 我々は、賃金の実践的な例を通して、この新しい指標の使用を説明し、実践的な課題に効率的に対処するパラメトリック手法を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Algorithmic fairness has gained prominence due to societal and regulatory concerns about biases in Machine Learning models. Common group fairness metrics like Equalized Odds for classification or Demographic Parity for both classification and regression are widely used and a host of computationally advantageous post-processing methods have been developed around them. However, these metrics often limit users from incorporating domain knowledge. Despite meeting traditional fairness criteria, they can obscure issues related to intersectional fairness and even replicate unwanted intra-group biases in the resulting fair solution. To avoid this narrow perspective, we extend the concept of Demographic Parity to incorporate distributional properties in the predictions, allowing expert knowledge to be used in the fair solution. We illustrate the use of this new metric through a practical example of wages, and develop a parametric method that efficiently addresses practical challenges like limited training data and constraints on total spending, offering a robust solution for real-life applications.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムの公平性は、機械学習モデルにおけるバイアスに対する社会的および規制的な懸念によって高まりつつある。 分類や回帰のための等化オッズや人口統計学的パリティのような共通の集団的公平度指標が広く使われ、それらの周りで計算的に有利な後処理法が開発されている。 しかしながら、これらのメトリクスは、しばしばユーザーがドメイン知識を組み込むのを制限します。 伝統的なフェアネス基準を満たしているにもかかわらず、それらは交差するフェアネスに関連する問題を曖昧にし、結果のフェアソリューションに望ましくないグループ内バイアスを複製する。 この狭い視点を避けるため、我々は、予測に分布特性を取り入れ、専門家の知識を公正な解に利用できるように、Demographic Parityの概念を拡張した。 我々は、賃金の実践的な例を通してこの新しい指標の使用を説明し、訓練データや総支出制限といった実践的な課題を効果的に解決し、現実のアプリケーションに堅牢なソリューションを提供するパラメトリック手法を開発した。

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