論文の概要: A Multi-Objective Evaluation Framework for Analyzing Utility-Fairness Trade-Offs in Machine Learning Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11120v1
- Date: Fri, 14 Mar 2025 06:32:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-17 13:08:34.527658
- Title: A Multi-Objective Evaluation Framework for Analyzing Utility-Fairness Trade-Offs in Machine Learning Systems
- Title（参考訳）: 機械学習システムにおける実用性と公正性のトレードオフ分析のための多目的評価フレームワーク
- Authors: Gökhan Özbulak, Oscar Jimenez-del-Toro, Maíra Fatoretto, Lilian Berton, André Anjos,
- Abstract要約: 本研究では,機械学習システムにおけるユーティリティフェアネストレードオフの分析を可能にする,新たな多目的評価フレームワークを提案する。
このフレームワークはモデルに依存しず柔軟性があり、あらゆる種類の機械学習システムに適用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.013708138746963
- License:
- Abstract: The evaluation of fairness models in Machine Learning involves complex challenges, such as defining appropriate metrics, balancing trade-offs between utility and fairness, and there are still gaps in this stage. This work presents a novel multi-objective evaluation framework that enables the analysis of utility-fairness trade-offs in Machine Learning systems. The framework was developed using criteria from Multi-Objective Optimization that collect comprehensive information regarding this complex evaluation task. The assessment of multiple Machine Learning systems is summarized, both quantitatively and qualitatively, in a straightforward manner through a radar chart and a measurement table encompassing various aspects such as convergence, system capacity, and diversity. The framework's compact representation of performance facilitates the comparative analysis of different Machine Learning strategies for decision-makers, in real-world applications, with single or multiple fairness requirements. The framework is model-agnostic and flexible to be adapted to any kind of Machine Learning systems, that is, black- or white-box, any kind and quantity of evaluation metrics, including multidimensional fairness criteria. The functionality and effectiveness of the proposed framework is shown with different simulations, and an empirical study conducted on a real-world dataset with various Machine Learning systems.
- Abstract（参考訳）: マシンラーニングにおけるフェアネスモデルの評価には、適切なメトリクスの定義、ユーティリティとフェアネスのトレードオフのバランスなど、複雑な課題が伴う。
本研究では,機械学習システムにおけるユーティリティフェアネストレードオフの分析を可能にする,新たな多目的評価フレームワークを提案する。
このフレームワークは、この複雑な評価タスクに関する包括的な情報を収集する多目的最適化(Multi-Objective Optimization)の基準を用いて開発された。
複数の機械学習システムの評価は、レーダーチャートと、収束性、システム能力、多様性といった様々な側面を含む測定テーブルを通して、定量的かつ質的に要約される。
フレームワークのパフォーマンスのコンパクトな表現は、意思決定者のための異なる機械学習戦略の比較分析を促進する。
このフレームワークは、モデルに依存しない柔軟性があり、多次元の公正度基準を含むあらゆる種類の評価指標、すなわち、ブラックボックスまたはホワイトボックスに適応できる。
提案フレームワークの機能と有効性は、異なるシミュレーションで示され、様々な機械学習システムを用いた実世界のデータセットで実証研究が行われた。
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