論文の概要: Bayes-Optimal Fair Classification with Multiple Sensitive Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00631v1
- Date: Thu, 01 May 2025 16:12:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.369858
- Title: Bayes-Optimal Fair Classification with Multiple Sensitive Features
- Title（参考訳）: 複数の感性特徴を持つベイズ最適フェア分類
- Authors: Yi Yang, Yinghui Huang, Xiangyu Chang,
- Abstract要約: 一般の近似公正度測定において,複数の感度特徴に対してベイズ最適フェア分類器を特徴付ける。
デモグラフィックパリティを含む既存の群フェアネス概念に対するこれらの近似測度は、特定の群の選択率の線形変換であることを示す。
我々のフレームワークは属性認識と属性盲の設定の両方に適用でき、Equalized Oddsのような複合フェアネスの概念に対応できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.42403136889636
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existing theoretical work on Bayes-optimal fair classifiers usually considers a single (binary) sensitive feature. In practice, individuals are often defined by multiple sensitive features. In this paper, we characterize the Bayes-optimal fair classifier for multiple sensitive features under general approximate fairness measures, including mean difference and mean ratio. We show that these approximate measures for existing group fairness notions, including Demographic Parity, Equal Opportunity, Predictive Equality, and Accuracy Parity, are linear transformations of selection rates for specific groups defined by both labels and sensitive features. We then characterize that Bayes-optimal fair classifiers for multiple sensitive features become instance-dependent thresholding rules that rely on a weighted sum of these group membership probabilities. Our framework applies to both attribute-aware and attribute-blind settings and can accommodate composite fairness notions like Equalized Odds. Building on this, we propose two practical algorithms for Bayes-optimal fair classification via in-processing and post-processing. We show empirically that our methods compare favorably to existing methods.
- Abstract（参考訳）: ベイズ最適公正分類器に関する既存の理論的研究は、通常、単一の(二項)敏感な特徴を考える。
実際には、個人はしばしば複数の敏感な特徴によって定義される。
本稿では、平均差と平均比を含む一般の近似公正度尺度の下で、複数の感度特徴に対するベイズ最適フェア分類器を特徴付ける。
従来のグループフェアネスの概念(例えば、デモグラフィックパリティ(英語版)、平等(英語版)、予測平等(英語版)、正確パリティ(英語版))は、ラベルとセンシティブな特徴の両方で定義される特定のグループに対する選択率の線形変換であることを示す。
次に、複数の敏感な特徴に対するベイズ最適公正分類器が、これらのグループメンバーシップ確率の重み付け和に依存する、インスタンス依存のしきい値規則となることを特徴付ける。
我々のフレームワークは属性認識と属性盲の設定の両方に適用でき、Equalized Oddsのような複合フェアネスの概念に対応できる。
そこで本研究では,ベイズ最適公正分類のための2つの実践的アルゴリズムを内処理と後処理により提案する。
提案手法が既存手法と良好に比較できることを実証的に示す。
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