論文の概要: Fair Generalized Linear Mixed Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09273v3
• Date: Mon, 11 Nov 2024 14:32:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:03:31.248205
• Title: Fair Generalized Linear Mixed Models
• Title（参考訳）: 公正一般化線形混合モデル
• Authors: Jan Pablo Burgard, João Vitor Pamplona,
• Abstract要約: 機械学習の公正性は、データとモデルの不正確さのバイアスが差別的な決定に結びつかないことを保証することを目的としている。 両問題を同時に処理できるアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: When using machine learning for automated prediction, it is important to account for fairness in the prediction. Fairness in machine learning aims to ensure that biases in the data and model inaccuracies do not lead to discriminatory decisions. E.g., predictions from fair machine learning models should not discriminate against sensitive variables such as sexual orientation and ethnicity. The training data often in obtained from social surveys. In social surveys, oftentimes the data collection process is a strata sampling, e.g. due to cost restrictions. In strata samples, the assumption of independence between the observation is not fulfilled. Hence, if the machine learning models do not account for the strata correlations, the results may be biased. Especially high is the bias in cases where the strata assignment is correlated to the variable of interest. We present in this paper an algorithm that can handle both problems simultaneously, and we demonstrate the impact of stratified sampling on the quality of fair machine learning predictions in a reproducible simulation study.
• Abstract（参考訳）: 自動予測に機械学習を用いる場合、予測の公平性を考慮することが重要である。 機械学習の公正性は、データとモデルの不正確さのバイアスが差別的な決定に結びつかないことを保証することを目的としている。 例えば、公正な機械学習モデルからの予測は、性的指向や民族性のような敏感な変数に対して差別するべきではない。 トレーニングデータは、しばしば社会調査から取得される。 ソーシャルサーベイでは、しばしばデータ収集のプロセスは、コスト制限のため、ストラタサンプリングである。 成層圏のサンプルでは、観測間の独立性の仮定は満たされない。 したがって、機械学習モデルが成層相関を考慮しなければ、結果はバイアスを受ける可能性がある。 特に、階層割当が興味の変数と相関している場合のバイアスが高い。 本稿では,両問題を同時に処理できるアルゴリズムを提案し,再現可能なシミュレーション研究において,階層化サンプリングが公正な機械学習予測の品質に与える影響を実証する。

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