論文の概要: Fairness-Aware Streaming Feature Selection with Causal Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12665v1
- Date: Sat, 17 Aug 2024 00:41:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-01 17:02:13.124456
- Title: Fairness-Aware Streaming Feature Selection with Causal Graphs
- Title（参考訳）: 因果グラフを用いた公平なストリーミング特徴選択
- Authors: Leizhen Zhang, Lusi Li, Di Wu, Sheng Chen, Yi He,
- Abstract要約: Streaming Feature Selection with Causal Fairness build causal graphs egocentric to predict label and protected feature。
ストリーミング機能研究で広く使われている5つのデータセットに対して、SFCFをベンチマークする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.644488289941021
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Its crux lies in the optimization of a tradeoff between accuracy and fairness of resultant models on the selected feature subset. The technical challenge of our setting is twofold: 1) streaming feature inputs, such that an informative feature may become obsolete or redundant for prediction if its information has been covered by other similar features that arrived prior to it, and 2) non-associational feature correlation, such that bias may be leaked from those seemingly admissible, non-protected features. To overcome this, we propose Streaming Feature Selection with Causal Fairness (SFCF) that builds two causal graphs egocentric to prediction label and protected feature, respectively, striving to model the complex correlation structure among streaming features, labels, and protected information. As such, bias can be eradicated from predictive modeling by removing those features being causally correlated with the protected feature yet independent to the labels. We theorize that the originally redundant features for prediction can later become admissible, when the learning accuracy is compromised by the large number of removed features (non-protected but can be used to reconstruct bias information). We benchmark SFCF\ on five datasets widely used in streaming feature research, and the results substantiate its performance superiority over six rival models in terms of efficiency and sparsity of feature selection and equalized odds of the resultant predictive models.
- Abstract（参考訳）: その欠点は、選択された特徴部分集合上の結果モデルの正確性と公平性の間のトレードオフの最適化にある。
私たちの設定の技術的な課題は2つあります。
1)報知的特徴が先行する他の類似特徴によってその情報がカバーされた場合、予測のために陳腐化したり冗長になったりするようなストリーミング特徴入力
2)非連想的特徴相関は,非保護的と思われる特徴からバイアスが漏れる可能性がある。
そこで本稿では,予測ラベルと保護特徴に自覚的な2つの因果グラフを構築し,ストリーミング特徴,ラベル,保護情報間の複雑な相関構造をモデル化することを目的とした,因果フェアネス付きストリーミング特徴選択(SFCF)を提案する。
そのため、ラベルに依存しない保護された特徴と因果関係にある特徴を除去することにより、予測モデルからバイアスを除去することができる。
学習精度が多数の削除された特徴(非保護だがバイアス情報の再構成に使用できる)によって損なわれる場合、予測のための元の冗長な特徴が後に許容可能であることを理論化する。
ストリーミング機能研究で広く使われている5つのデータセットに対してSFCF\をベンチマークし、その結果、特徴選択の効率性や空間性、結果の予測モデルに等しい確率で、6つの競合モデルよりも性能上の優位性を実証した。
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