論文の概要: On the Consistency of Fairness Measurement Methods for Regression Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13681v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 16:35:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 18:54:50.826550
• Title: On the Consistency of Fairness Measurement Methods for Regression Tasks
• Title（参考訳）: 回帰作業における公平度測定手法の整合性について
• Authors: Abdalwahab Almajed, Maryam Tabar, Peyman Najafirad,
• Abstract要約: 本稿では,様々な公正度測定手法の出力の整合性について検討する。 いくつかの公正度測定手法は様々な回帰タスクに対して強い整合性を示すが、特定の回帰タスクでは比較的不整合性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4701415309453285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With growing applications of Machine Learning (ML) techniques in the real world, it is highly important to ensure that these models work in an equitable manner. One main step in ensuring fairness is to effectively measure fairness, and to this end, various metrics have been proposed in the past literature. While the computation of those metrics are straightforward in the classification set-up, it is computationally intractable in the regression domain. To address the challenge of computational intractability, past literature proposed various methods to approximate such metrics. However, they did not verify the extent to which the output of such approximation algorithms are consistent with each other. To fill this gap, this paper comprehensively studies the consistency of the output of various fairness measurement methods through conducting an extensive set of experiments on various regression tasks. As a result, it finds that while some fairness measurement approaches show strong consistency across various regression tasks, certain methods show a relatively poor consistency in certain regression tasks. This, in turn, calls for a more principled approach for measuring fairness in the regression domain.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)技術の現実世界への応用が拡大する中で、これらのモデルが適切な方法で動作することを保証することが極めて重要である。 公正性を確保するための主要なステップは、効果的に公正性を測定することである。 これらのメトリクスの計算は分類セットで簡単であるが、回帰領域では計算的に抽出可能である。 計算の難易度という課題に対処するため、過去の文献はそのような指標を近似する様々な方法を提案した。 しかし、そのような近似アルゴリズムの出力がどの程度一致しているかは検証されなかった。 このギャップを埋めるために,本論文では,様々な回帰タスクに対する広範な実験を行うことにより,様々な公正度測定手法の出力の整合性について包括的に研究する。 その結果, 様々な回帰タスクに対して強い整合性を示すフェアネス測定手法があるが, 特定の回帰タスクでは比較的不整合性を示す手法があることがわかった。 これは逆に、回帰領域の公平性を測定するためのより原則化されたアプローチを要求する。

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