Fugu-MT 論文翻訳(概要): FROC: Building Fair ROC from a Trained Classifier

論文の概要: FROC: Building Fair ROC from a Trained Classifier

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14724v1
Date: Thu, 19 Dec 2024 10:47:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-20 13:30:28.974104
Title: FROC: Building Fair ROC from a Trained Classifier
Title（参考訳）: FROC: 訓練された分類器から公正なROCを構築する
Authors: Avyukta Manjunatha Vummintala, Shantanu Das, Sujit Gujar,
Abstract要約: 実践者がどんなしきい値を使っても、その分類器は保護されたグループの両方に公平であるべきである。我々は、ある分類器の出力を$varepsilon_p$-Equalized ROCを満たす確率的分類器に変換するために、線形時間アルゴリズム、すなわち textttFROC を設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.720525231244786
License:
Abstract: This paper considers the problem of fair probabilistic binary classification with binary protected groups. The classifier assigns scores, and a practitioner predicts labels using a certain cut-off threshold based on the desired trade-off between false positives vs. false negatives. It derives these thresholds from the ROC of the classifier. The resultant classifier may be unfair to one of the two protected groups in the dataset. It is desirable that no matter what threshold the practitioner uses, the classifier should be fair to both the protected groups; that is, the $\mathcal{L}_p$ norm between FPRs and TPRs of both the protected groups should be at most $\varepsilon$. We call such fairness on ROCs of both the protected attributes $\varepsilon_p$-Equalized ROC. Given a classifier not satisfying $\varepsilon_1$-Equalized ROC, we aim to design a post-processing method to transform the given (potentially unfair) classifier's output (score) to a suitable randomized yet fair classifier. That is, the resultant classifier must satisfy $\varepsilon_1$-Equalized ROC. First, we introduce a threshold query model on the ROC curves for each protected group. The resulting classifier is bound to face a reduction in AUC. With the proposed query model, we provide a rigorous theoretical analysis of the minimal AUC loss to achieve $\varepsilon_1$-Equalized ROC. To achieve this, we design a linear time algorithm, namely \texttt{FROC}, to transform a given classifier's output to a probabilistic classifier that satisfies $\varepsilon_1$-Equalized ROC. We prove that under certain theoretical conditions, \texttt{FROC}\ achieves the theoretical optimal guarantees. We also study the performance of our \texttt{FROC}\ on multiple real-world datasets with many trained classifiers.
Abstract（参考訳）: 本稿では,二項保護群を用いた確率的二項分類の問題について考察する。分類器はスコアを割り当て、実践者は偽陽性と偽陰性との所望のトレードオフに基づいて特定のカットオフしきい値を用いてラベルを予測する。この閾値は分類器のROCから導かれる。結果の分類器は、データセット内の2つの保護されたグループのうちの1つに対して不公平であるかもしれない。つまり、保護されたグループのFPRとTPRの間の$\mathcal{L}_p$ノルムは、少なくとも$\varepsilon$である。保護属性である $\varepsilon_p$-Equalized ROC の ROC に対してそのようなフェアネスを呼ぶ。例えば、$\varepsilon_1$-Equalized ROCを満足しない分類器を考えると、与えられた(潜在的に不公平な)分類器の出力(スコア)を適当にランダム化して公正な分類器に変換する後処理法を設計することを目指している。つまり、結果の分類器は$\varepsilon_1$-Equalized ROCを満たす必要がある。まず, 各保護群に対するROC曲線に対するしきい値クエリモデルを提案する。その結果、分類器はAUCの減少に直面している。提案したクエリモデルを用いて、最小AUC損失の厳密な理論的解析を行い、$\varepsilon_1$-Equalized ROCを実現する。これを実現するために、与えられた分類器の出力を$\varepsilon_1$-Equalized ROCを満たす確率的分類器に変換する線形時間アルゴリズム、すなわち「texttt{FROC}」を設計する。ある種の理論的条件下では、 \texttt{FROC}\ は理論上の最適保証を達成する。また,多くの訓練された分類器を持つ実世界の複数のデータセットに対して,その性能について検討した。

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