論文の概要: Analyzing Fairness of Classification Machine Learning Model with Structured Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09896v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 06:31:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:03:52.064985
• Title: Analyzing Fairness of Classification Machine Learning Model with Structured Dataset
• Title（参考訳）: 構造化データセットを用いた分類機械学習モデルの公平性の解析
• Authors: Ahmed Rashed, Abdelkrim Kallich, Mohamed Eltayeb,
• Abstract要約: 本研究では,分類タスクにおける構造化データセットに適用された機械学習モデルの公平性について検討する。 3つのフェアネスライブラリ、MicrosoftのFairlearn、IBMのAIF360、GoogleのWhat If Toolが採用されている。 この研究は、MLモデルのバイアスの程度を評価し、これらのライブラリの有効性を比較し、実践者に対して実行可能な洞察を導出することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0923877073891446
• License:
• Abstract: Machine learning (ML) algorithms have become integral to decision making in various domains, including healthcare, finance, education, and law enforcement. However, concerns about fairness and bias in these systems pose significant ethical and social challenges. This study investigates the fairness of ML models applied to structured datasets in classification tasks, highlighting the potential for biased predictions to perpetuate systemic inequalities. A publicly available dataset from Kaggle was selected for analysis, offering a realistic scenario for evaluating fairness in machine learning workflows. To assess and mitigate biases, three prominent fairness libraries; Fairlearn by Microsoft, AIF360 by IBM, and the What If Tool by Google were employed. These libraries provide robust frameworks for analyzing fairness, offering tools to evaluate metrics, visualize results, and implement bias mitigation strategies. The research aims to assess the extent of bias in the ML models, compare the effectiveness of these libraries, and derive actionable insights for practitioners. The findings reveal that each library has unique strengths and limitations in fairness evaluation and mitigation. By systematically comparing their capabilities, this study contributes to the growing field of ML fairness by providing practical guidance for integrating fairness tools into real world applications. These insights are intended to support the development of more equitable machine learning systems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)アルゴリズムは、医療、金融、教育、法執行など、さまざまな領域における意思決定に不可欠なものになっている。 しかしながら、これらのシステムにおける公平性とバイアスに関する懸念は、倫理的・社会的課題を著しく引き起こす。 本研究では、分類タスクにおける構造化データセットに適用されたMLモデルの公平性について検討し、体系的不等式を永続するバイアス付き予測の可能性を明らかにする。 Kaggleの公開データセットが分析のために選択され、マシンラーニングワークフローの公正性を評価するための現実的なシナリオを提供する。 バイアスを評価し緩和するために、MicrosoftのFairlearn、IBMのAIF360、GoogleのWhat If Toolの3つの顕著なフェアネスライブラリが採用された。 これらのライブラリは、公正性を分析し、メトリクスを評価し、結果を視覚化し、バイアス軽減戦略を実装するための堅牢なフレームワークを提供する。 本研究の目的は,MLモデルにおけるバイアスの程度を評価し,これらのライブラリの有効性を比較し,実践者に対して実行可能な洞察を導き出すことである。 その結果, 各図書館は, 公正度評価と緩和において, 独特な長所と限界があることが判明した。 本研究は,それらの能力を体系的に比較することにより,現実のアプリケーションに公正ツールを統合するための実践的ガイダンスを提供することにより,MLフェアネスの分野の成長に寄与する。 これらの洞察は、より公平な機械学習システムの開発を支援することを目的としている。

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