論文の概要: Causal Fairness under Unobserved Confounding: A Neural Sensitivity Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18460v3
• Date: Tue, 22 Oct 2024 13:37:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:26:41.842557
• Title: Causal Fairness under Unobserved Confounding: A Neural Sensitivity Framework
• Title（参考訳）: 観測不能条件下での因果フェアネス:ニューラル・センシティビティ・フレームワーク
• Authors: Maresa Schröder, Dennis Frauen, Stefan Feuerriegel,
• Abstract要約: 本研究では, 因果フェアネスの非観測的コンバウンディングに対する感度分析を行った。 公正な予測を学習するための新しいニューラルネットワークフレームワークを提案する。 我々の知識を最大限に活用するために、我々の研究は、観測されていない発見の下で因果フェアネスを研究する最初の研究である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.91413609641092
• License:
• Abstract: Fairness for machine learning predictions is widely required in practice for legal, ethical, and societal reasons. Existing work typically focuses on settings without unobserved confounding, even though unobserved confounding can lead to severe violations of causal fairness and, thus, unfair predictions. In this work, we analyze the sensitivity of causal fairness to unobserved confounding. Our contributions are three-fold. First, we derive bounds for causal fairness metrics under different sources of unobserved confounding. This enables practitioners to examine the sensitivity of their machine learning models to unobserved confounding in fairness-critical applications. Second, we propose a novel neural framework for learning fair predictions, which allows us to offer worst-case guarantees of the extent to which causal fairness can be violated due to unobserved confounding. Third, we demonstrate the effectiveness of our framework in a series of experiments, including a real-world case study about predicting prison sentences. To the best of our knowledge, ours is the first work to study causal fairness under unobserved confounding. To this end, our work is of direct practical value as a refutation strategy to ensure the fairness of predictions in high-stakes applications.
• Abstract（参考訳）: 機械学習予測の公正性は、法的、倫理的、社会的理由により、実践において広く要求される。 既存の作業は、通常、観測されていない欠点のない設定に焦点を当てるが、観測されていない欠点は因果フェアネスを厳しく侵害し、したがって不公平な予測を引き起こす可能性がある。 本研究では, 因果フェアネスの非観測的共振に対する感度を解析する。 私たちの貢献は3倍です。 まず、観測不能な共起の異なる源の下で、因果フェアネスの測定値のバウンダリを導出する。 これにより、実践者は、フェアネスクリティカルなアプリケーションで観測されていないコンファウンディングに対する機械学習モデルの感度を調べることができる。 第二に、公正な予測を学習するための新しいニューラルネットワークフレームワークを提案する。これは、観測不能なコンファウンディングにより因果公正が侵害される範囲を、最悪のケースで保証することを可能にする。 第3に、刑務所の刑期予測に関する実例研究を含む一連の実験において、我々の枠組みの有効性を実証する。 我々の知識を最大限に活用するために、我々の研究は、観測されていない発見の下で因果フェアネスを研究する最初の研究である。 この目的のために,本研究は,高精細なアプリケーションにおける予測の公平性を確保するための,難燃戦略として,直接的な実用的価値がある。

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