論文の概要: Trusting Fair Data: Leveraging Quality in Fairness-Driven Data Removal Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12926v1
• Date: Tue, 21 May 2024 16:51:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 12:40:41.961154
• Title: Trusting Fair Data: Leveraging Quality in Fairness-Driven Data Removal Techniques
• Title（参考訳）: 公正データを信頼する - 公平性駆動型データ削除技術における品質の活用
• Authors: Manh Khoi Duong, Stefan Conrad,
• Abstract要約: 我々は、人口の公正な表現を目的としたトレーニングセットから特定のデータポイントを除去するバイアス軽減技術に対処する。 フェアネスに加えて、サブセットが満たさなければならない追加の要件と目的を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we deal with bias mitigation techniques that remove specific data points from the training set to aim for a fair representation of the population in that set. Machine learning models are trained on these pre-processed datasets, and their predictions are expected to be fair. However, such approaches may exclude relevant data, making the attained subsets less trustworthy for further usage. To enhance the trustworthiness of prior methods, we propose additional requirements and objectives that the subsets must fulfill in addition to fairness: (1) group coverage, and (2) minimal data loss. While removing entire groups may improve the measured fairness, this practice is very problematic as failing to represent every group cannot be considered fair. In our second concern, we advocate for the retention of data while minimizing discrimination. By introducing a multi-objective optimization problem that considers fairness and data loss, we propose a methodology to find Pareto-optimal solutions that balance these objectives. By identifying such solutions, users can make informed decisions about the trade-off between fairness and data quality and select the most suitable subset for their application.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,特定のデータポイントをトレーニングセットから除去し,その集合内の個体群を公平に表現することを目的としたバイアス軽減手法について述べる。 機械学習モデルは、これらの前処理データセットに基づいてトレーニングされており、その予測は公正であると期待されている。 しかし、そのようなアプローチは関連するデータを除外し、到達したサブセットはさらなる使用にはあまり信頼できない。 先行手法の信頼性を高めるために,(1)グループカバレッジ,(2)データ損失の最小化に加えて,サブセットが満たさなければならない追加要件と目的を提案する。 グループ全体の除去は、測定された公正性を改善する可能性があるが、すべてのグループを表現できないことは公平とは考えられないため、このプラクティスは非常に問題である。 第2の懸念として、差別を最小限にしながらデータの保持を提唱する。 公平性とデータ損失を考慮した多目的最適化問題を導入することにより,これらの目的のバランスをとるパレート最適解を求める手法を提案する。 このようなソリューションを識別することで、公正性とデータ品質のトレードオフに関する情報的な決定を下し、アプリケーションに最も適したサブセットを選択することができる。

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