論文の概要: Optimal Group Fair Classifiers from Linear Post-Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04025v1
• Date: Tue, 7 May 2024 05:58:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 15:18:57.097162
• Title: Optimal Group Fair Classifiers from Linear Post-Processing
• Title（参考訳）: 線形後処理による最適群フェア分類器
• Authors: Ruicheng Xian, Han Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,グループフェアネス基準の統一されたファミリーの下でモデルバイアスを緩和するフェア分類のためのポストプロセッシングアルゴリズムを提案する。 与えられたベースモデルの出力スコアを、(予測された)グループのメンバシップの線形結合である「公正コスト」で再計算することで、公平性を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.615965454674901
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a post-processing algorithm for fair classification that mitigates model bias under a unified family of group fairness criteria covering statistical parity, equal opportunity, and equalized odds, applicable to multi-class problems and both attribute-aware and attribute-blind settings. It achieves fairness by re-calibrating the output score of the given base model with a "fairness cost" -- a linear combination of the (predicted) group memberships. Our algorithm is based on a representation result showing that the optimal fair classifier can be expressed as a linear post-processing of the loss function and the group predictor, derived via using these as sufficient statistics to reformulate the fair classification problem as a linear program. The parameters of the post-processor are estimated by solving the empirical LP. Experiments on benchmark datasets show the efficiency and effectiveness of our algorithm at reducing disparity compared to existing algorithms, including in-processing, especially on larger problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, モデルバイアスを, 統計的パリティ, 平等機会, 等化確率を含むグループフェアネス基準の下で緩和し, マルチクラス問題に適用し, 属性認識と属性盲の設定の両方を考慮し, モデルバイアスを緩和する, フェア分類のための後処理アルゴリズムを提案する。 与えられたベースモデルの出力スコアを、(予測された)グループのメンバシップの線形結合である「公正コスト」で再計算することで、公平性を達成する。 本アルゴリズムは、損失関数とグループ予測器の線形後処理として最適値分類器を表現できることを示す表現結果に基づいており、これらを十分な統計量として利用して、公正値分類問題を線形プログラムとして再構成する。 後処理器のパラメータは経験的LPを解くことで推定する。 ベンチマークデータセットの実験では、特に大きな問題において、既存のアルゴリズムと比較して差を減らし、アルゴリズムの効率と有効性を示す。

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