論文の概要: Mind the Gap: A Causal Perspective on Bias Amplification in Prediction & Decision-Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15446v1
- Date: Fri, 24 May 2024 11:22:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 14:42:18.429000
- Title: Mind the Gap: A Causal Perspective on Bias Amplification in Prediction & Decision-Making
- Title（参考訳）: Mind the Gap: 予測と意思決定におけるバイアス増幅の因果的展望
- Authors: Drago Plecko, Elias Bareinboim,
- Abstract要約: 本稿では,閾値演算による予測値がS$変化の程度を測るマージン補数の概念を導入する。
適切な因果仮定の下では、予測スコア$S$に対する$X$の影響は、真の結果$Y$に対する$X$の影響に等しいことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.06306331390586
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Investigating fairness and equity of automated systems has become a critical field of inquiry. Most of the literature in fair machine learning focuses on defining and achieving fairness criteria in the context of prediction, while not explicitly focusing on how these predictions may be used later on in the pipeline. For instance, if commonly used criteria, such as independence or sufficiency, are satisfied for a prediction score $S$ used for binary classification, they need not be satisfied after an application of a simple thresholding operation on $S$ (as commonly used in practice). In this paper, we take an important step to address this issue in numerous statistical and causal notions of fairness. We introduce the notion of a margin complement, which measures how much a prediction score $S$ changes due to a thresholding operation. We then demonstrate that the marginal difference in the optimal 0/1 predictor $\widehat Y$ between groups, written $P(\hat y \mid x_1) - P(\hat y \mid x_0)$, can be causally decomposed into the influences of $X$ on the $L_2$-optimal prediction score $S$ and the influences of $X$ on the margin complement $M$, along different causal pathways (direct, indirect, spurious). We then show that under suitable causal assumptions, the influences of $X$ on the prediction score $S$ are equal to the influences of $X$ on the true outcome $Y$. This yields a new decomposition of the disparity in the predictor $\widehat Y$ that allows us to disentangle causal differences inherited from the true outcome $Y$ that exists in the real world vs. those coming from the optimization procedure itself. This observation highlights the need for more regulatory oversight due to the potential for bias amplification, and to address this issue we introduce new notions of weak and strong business necessity, together with an algorithm for assessing whether these notions are satisfied.
- Abstract（参考訳）: 自動システムの公正性と株式を調査することは、調査の重要な分野となっている。
フェア機械学習の文献の多くは、予測の文脈でフェアネス基準を定義し、達成することに焦点を当てている。
例えば、独立性や充足性などの一般的な基準が二項分類に使用される$S$の予測スコアで満たされている場合、単純なしきい値演算を$S$に適用した後に満たされる必要はない(実際には)。
本稿では,多くの統計的・因果的なフェアネスの概念において,この問題に対処するための重要な一歩を踏み出した。
本稿では,閾値演算による予測値がS$変化の程度を測るマージン補数の概念を導入する。
次に、最適 0/1 予測子 $\widehat Y$ 群、書ける$P(\hat y \mid x_1) - P(\hat y \mid x_0)$ が、$L_2$-最適化予測スコア $S$ に対する$X$ の影響と、マージン補数 $M$ に対する$X$ の影響に因果的に分解できることを示した。
次に、適切な因果仮定の下では、予測スコア$S$に対する$X$の影響は、真の結果$Y$に対する$X$の影響に等しいことを示す。
これにより、予測子$\widehat Y$ の差分を新たに分解し、実際の結果から受け継がれた因果差を、最適化手順自体から得られるものよりも現実に存在する$Y$ に分解することができる。
この観察は、バイアス増幅の可能性により、より規制の監督の必要性を強調し、この問題に対処するために、これらの概念が満たされているかどうかを評価するアルゴリズムとともに、弱くて強いビジネス上の必要性という新たな概念を導入する。
関連論文リスト
- Addressing Discretization-Induced Bias in Demographic Prediction [18.427077352120254]
アーグマックスのラベル付けは、ノースカロライナ州で28.2%の差でアフリカ系アメリカ人の有権者をかなり下回っていることを示している。
このバイアスは、そのようなラベルを使用する下流タスクに重大な影響を与える可能性がある。
このバイアスを取り除くために、$textitjoint Optimization$ approach と tractable $textitdata-driven thresholding$ を導入します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-27T02:22:43Z) - MAC Advice for Facility Location Mechanism Design [12.136427429093395]
我々は、$k$-facility位置決め機構設計問題について検討する。
以前のモデルとは異なり、$k$の最適施設位置の予測は各エージェントの位置の予測に対して$n$の予測を受ける。
予測された位置の$delta$-fractionの一部が任意に誤りを許容され、残りの予測は$varepsilon$-errorまで修正される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-18T18:52:04Z) - $L^1$ Estimation: On the Optimality of Linear Estimators [70.75102576909295]
この研究は、条件中央値の線型性を誘導する$X$上の唯一の先行分布がガウス分布であることを示している。
特に、条件分布 $P_X|Y=y$ がすべての$y$に対して対称であるなら、$X$ はガウス分布に従う必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-17T01:45:13Z) - Autoregressive Bandits [58.46584210388307]
本稿では,オンライン学習環境であるAutoregressive Banditsを提案する。
報酬プロセスの軽微な仮定の下では、最適ポリシーを便利に計算できることが示される。
次に、新しい楽観的後悔最小化アルゴリズム、すなわちAutoRegressive Upper Confidence Bound (AR-UCB)を考案し、$widetildemathcalO left( frac(k+1)3/2sqrtnT (1-G)のサブ線形後悔を被る。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-12T21:37:36Z) - Online Optimization with Untrusted Predictions [7.895232155155041]
本稿では, オンライン最適化の課題について検討し, 意思決定者は, ラウンドごと, 非競争的打撃コスト, ラウンド間切替コストの合計に対して, 一般的な計量空間内の点を選択する必要がある。
本稿では,新しいアルゴリズムであるAdaptive Online Switching (AOS)を提案し,予測が完全であれば$tildecalO(alphadelta)$が不正確であっても$tildecalO(alphadelta)$であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-07T21:08:02Z) - Evaluating Probabilistic Inference in Deep Learning: Beyond Marginal
Predictions [37.92747047688873]
一般的に使われる$tau=1$は、多くの関心のある設定で良い決定を下すには不十分であることを示す。
さらに、$tau$が成長するにつれて、$mathbfd_mathrmKLtau$は任意の決定に対する普遍的な保証を回復する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-20T01:55:01Z) - Online Multivalid Learning: Means, Moments, and Prediction Intervals [16.75129633574157]
本稿では,様々な意味で「多値」な文脈予測手法を提案する。
得られた見積もりは、単に限界ではなく、$ Y$ラベルのさまざまな統計を正しく予測します。
我々のアルゴリズムは逆選択の例を扱うので、任意の点予測法の残差の統計量を予測するのに等しく使用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-05T19:08:11Z) - Almost Tight L0-norm Certified Robustness of Top-k Predictions against
Adversarial Perturbations [78.23408201652984]
トップk予測は、マシンラーニング・アズ・ア・サービス、レコメンダ・システム、Web検索など、多くの現実世界のアプリケーションで使用されている。
我々の研究はランダム化平滑化に基づいており、入力をランダム化することで、証明可能なロバストな分類器を構築する。
例えば、攻撃者がテスト画像の5ピクセルを任意に摂動できる場合に、ImageNet上で69.2%の認定トップ3精度を達成する分類器を構築することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-15T21:34:44Z) - Consistent Structured Prediction with Max-Min Margin Markov Networks [84.60515484036239]
二項分類のためのマックスマージン法は、最大マージンマルコフネットワーク(M3N$)の名前で構造化予測設定まで拡張されている。
我々は、学習問題を"max-min"マージンの定式化で定義し、結果のメソッドmax-minマージンマルコフネットワーク(M4N$)を命名することで、そのような制限を克服する。
マルチクラス分類,順序回帰,シーケンス予測,ランキング実験により,提案手法の有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-02T10:48:42Z) - Sharp Statistical Guarantees for Adversarially Robust Gaussian
Classification [54.22421582955454]
逆向きに頑健な分類の過剰リスクに対する最適ミニマックス保証の最初の結果を提供する。
結果はAdvSNR(Adversarial Signal-to-Noise Ratio)の項で述べられており、これは標準的な線形分類と逆数設定との類似の考え方を一般化している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-29T21:06:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。