論文の概要: How to be fair? A study of label and selection bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14282v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 10:43:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 14:48:00.531130
• Title: How to be fair? A study of label and selection bias
• Title（参考訳）: 公正になるには?ラベルと選択バイアスの研究
• Authors: Marco Favier, Toon Calders, Sam Pinxteren, Jonathan Meyer,
• Abstract要約: バイアス付きデータがバイアス付きおよび潜在的に不公平なモデルにつながることは広く受け入れられている。 データにおけるバイアスとモデル予測のためのいくつかの尺度が提案され、バイアス軽減技術が提案されている。 過去10年間に開発された無数の緩和技術にもかかわらず、どの方法が機能するかはいまだに理解されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.018638214344819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is widely accepted that biased data leads to biased and thus potentially unfair models. Therefore, several measures for bias in data and model predictions have been proposed, as well as bias mitigation techniques whose aim is to learn models that are fair by design. Despite the myriad of mitigation techniques developed in the past decade, however, it is still poorly understood under what circumstances which methods work. Recently, Wick et al. showed, with experiments on synthetic data, that there exist situations in which bias mitigation techniques lead to more accurate models when measured on unbiased data. Nevertheless, in the absence of a thorough mathematical analysis, it remains unclear which techniques are effective under what circumstances. We propose to address this problem by establishing relationships between the type of bias and the effectiveness of a mitigation technique, where we categorize the mitigation techniques by the bias measure they optimize. In this paper we illustrate this principle for label and selection bias on the one hand, and demographic parity and ``We're All Equal'' on the other hand. Our theoretical analysis allows to explain the results of Wick et al. and we also show that there are situations where minimizing fairness measures does not result in the fairest possible distribution.
• Abstract（参考訳）: 偏りのあるデータが偏り、従って不公平なモデルにつながることは広く受け入れられている。 そのため、データにおけるバイアスとモデル予測のためのいくつかの尺度が提案され、また、設計によって公正なモデルを学ぶことを目的としたバイアス緩和手法が提案されている。 しかし、過去10年間に開発された無数の緩和技術にもかかわらず、どの方法が機能するかはいまだに理解されていない。 最近では、Wickらによる合成データの実験により、バイアス緩和技術が偏りのないデータで測定された場合、より正確なモデルをもたらす状況があることが示されている。 しかし、詳細な数学的分析がなければ、どの手法がどのような状況で有効であるかは明らかでない。 本稿では,バイアスの種類と緩和手法の有効性の関連性を確立することでこの問題に対処し,最適化したバイアス尺度によって緩和手法を分類する。 本稿では,この原則を,一方のラベルと選択バイアスと,他方の「We're All Equal」と,他方の「We're All Equal」について説明する。 理論的解析によりWick et al の結果が説明でき、公平度を最小化しても最も公平な分布が得られない状況も示される。

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