論文の概要: TowerDebias: A Novel Unfairness Removal Method Based on the Tower Property

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08297v2
• Date: Wed, 02 Apr 2025 19:30:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:54:45.984518
• Title: TowerDebias: A Novel Unfairness Removal Method Based on the Tower Property
• Title（参考訳）: TowerDebias: タワー特性に基づく新しい不公平除去法
• Authors: Norman Matloff, Aditya Mittal,
• Abstract要約: TowerDebias(tDB)は、ブラックボックスモデルによる予測における機密属性の影響を低減するために設計された、新しい後処理手法である。 本稿では tDB に対する形式的公正性改善定理を提案し,その妥当性を回帰処理と分類処理の両方で示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Decision-making processes have increasingly come to rely on sophisticated machine learning tools, raising critical concerns about the fairness of their predictions with respect to sensitive groups. The widespread adoption of commercial "black-box" models necessitates careful consideration of their legal and ethical implications for consumers. When users interact with such black-box models, a key challenge arises: how can the influence of sensitive attributes, such as race or gender, be mitigated or removed from its predictions? We propose towerDebias (tDB), a novel post-processing method designed to reduce the influence of sensitive attributes in predictions made by black-box models. Our tDB approach leverages the Tower Property from probability theory to improve prediction fairness without requiring retraining of the original model. This method is highly versatile, as it requires no prior knowledge of the original algorithm's internal structure and is adaptable to a diverse range of applications. We present a formal fairness improvement theorem for tDB and showcase its effectiveness in both regression and classification tasks using multiple real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 意思決定プロセスは、高度な機械学習ツールに依存するようになり、センシティブなグループに対する予測の公平性に対する批判的な懸念が高まっている。 商業的「ブラックボックス」モデルの普及は、消費者に法的および倫理的意味を慎重に考慮する必要がある。 人種や性別などのセンシティブな属性の影響を、その予測から緩和したり、削除したりできるのか? 我々は,ブラックボックスモデルによる予測における感度特性の影響を低減するために,新しいポストプロセッシング手法である TowerDebias (tDB) を提案する。 我々のtDBアプローチは、タワー特性を確率論から活用し、元のモデルの再訓練を必要とせずに予測公正性を改善する。 この方法は、元のアルゴリズムの内部構造に関する事前の知識を必要とせず、多様な用途に適応できるため、非常に多用途である。 本稿では,tDBに対する形式的公正性向上定理を提案し,複数の実世界のデータセットを用いた回帰処理と分類処理の両面での有効性を示す。

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