論文の概要: Balancing Fairness and Accuracy in Data-Restricted Binary Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07724v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 15:01:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 21:03:11.205255
• Title: Balancing Fairness and Accuracy in Data-Restricted Binary Classification
• Title（参考訳）: データ制限二項分類におけるバランシングフェアネスと精度
• Authors: Zachary McBride Lazri, Danial Dervovic, Antigoni Polychroniadou, Ivan Brugere, Dana Dachman-Soled, and Min Wu
• Abstract要約: 本稿では,4つの実践シナリオ下での精度と公平性のトレードオフをモデル化する枠組みを提案する。 3つのデータセットの実験では、トレードオフを定量化するためのツールとして提案されたフレームワークの有用性が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.439413517433891
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Applications that deal with sensitive information may have restrictions placed on the data available to a machine learning (ML) classifier. For example, in some applications, a classifier may not have direct access to sensitive attributes, affecting its ability to produce accurate and fair decisions. This paper proposes a framework that models the trade-off between accuracy and fairness under four practical scenarios that dictate the type of data available for analysis. Prior works examine this trade-off by analyzing the outputs of a scoring function that has been trained to implicitly learn the underlying distribution of the feature vector, class label, and sensitive attribute of a dataset. In contrast, our framework directly analyzes the behavior of the optimal Bayesian classifier on this underlying distribution by constructing a discrete approximation it from the dataset itself. This approach enables us to formulate multiple convex optimization problems, which allow us to answer the question: How is the accuracy of a Bayesian classifier affected in different data restricting scenarios when constrained to be fair? Analysis is performed on a set of fairness definitions that include group and individual fairness. Experiments on three datasets demonstrate the utility of the proposed framework as a tool for quantifying the trade-offs among different fairness notions and their distributional dependencies.
• Abstract（参考訳）: 機密情報を扱うアプリケーションは、機械学習(ML)分類器で利用可能なデータに制限を課すことがある。 例えば、あるアプリケーションでは、分類器はセンシティブな属性に直接アクセスできず、正確で公平な決定を下す能力に影響を与えることがある。 本稿では,分析可能なデータの種類を決定する4つの実践シナリオにおいて,正確性と公平性のトレードオフをモデル化する枠組みを提案する。 先行研究では、データセットの特徴ベクトル、クラスラベル、機密属性の基本的な分布を暗黙的に学習するように訓練されたスコアリング関数の出力を分析して、このトレードオフを調べている。 対照的に,我々のフレームワークは,データセット自体から離散近似を構築し,その基盤となる分布上の最適なベイズ分類器の挙動を直接解析する。 このアプローチにより、複数の凸最適化問題を定式化できるため、質問に答えることができる。 ベイズ分類器の精度は、公平であるように制約された場合のシナリオを制限する異なるデータにどのように影響するか? 分析は、グループと個別の公正を含む一組の公正定義に基づいて行われる。 3つのデータセットの実験は、異なる公正の概念とそれらの分散依存性の間のトレードオフを定量化するツールとして提案されたフレームワークの有用性を示す。

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