論文の概要: Learning-Augmented Robust Algorithmic Recourse
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01580v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 14:15:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 16:54:49.200698
- Title: Learning-Augmented Robust Algorithmic Recourse
- Title（参考訳）: 学習強化ロバストアルゴリズムの講義
- Authors: Kshitij Kayastha, Vasilis Gkatzelis, Shahin Jabbari,
- Abstract要約: アルゴリズムのリコースは、将来望ましい結果を達成するために、最小限のコスト改善を提案する。
機械学習モデルは時間とともに更新されることが多く、それによってリコースが無効になる可能性がある。
本稿では,この問題に対する新しいアルゴリズムを提案し,ロバスト性・一貫性のトレードオフについて検討し,予測精度が性能に与える影響を分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.217269034256654
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The widespread use of machine learning models in high-stakes domains can have a major negative impact, especially on individuals who receive undesirable outcomes. Algorithmic recourse provides such individuals with suggestions of minimum-cost improvements they can make to achieve a desirable outcome in the future. However, machine learning models often get updated over time and this can cause a recourse to become invalid (i.e., not lead to the desirable outcome). The robust recourse literature aims to choose recourses that are less sensitive, even against adversarial model changes, but this comes at a higher cost. To overcome this obstacle, we initiate the study of algorithmic recourse through the learning-augmented framework and evaluate the extent to which a designer equipped with a prediction regarding future model changes can reduce the cost of recourse when the prediction is accurate (consistency) while also limiting the cost even when the prediction is inaccurate (robustness). We propose a novel algorithm for this problem, study the robustness-consistency trade-off, and analyze how prediction accuracy affects performance.
- Abstract（参考訳）: ハイテイク領域における機械学習モデルの普及は、特に望ましくない結果を受ける個人に対して大きなネガティブな影響を及ぼす可能性がある。
アルゴリズムによるリコースは、このような個人に、将来望ましい結果を達成するためにできる最小限のコスト改善の提案を提供する。
しかし、機械学習モデルは時間とともに更新されることが多く、それによってリコースが無効になる可能性がある(すなわち、望ましい結果に結びつかない)。
堅牢なリコース文献は、敵のモデル変更に対してさえ、より敏感でないリコースを選択することを目的としているが、これはよりコストがかかる。
この障害を克服するため、学習強化フレームワークを通じてアルゴリズムによる会話の研究を開始し、将来のモデル変更に関する予測を備えたデザイナが、予測が正確(一貫性)でありながら、予測が不正確(ロバストネス)であってもコストを抑えることができる範囲を評価する。
本稿では,この問題に対する新しいアルゴリズムを提案し,ロバスト性・一貫性のトレードオフについて検討し,予測精度が性能に与える影響を分析する。
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