論文の概要: A Generic Framework for Conformal Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16115v1
• Date: Thu, 22 May 2025 01:41:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:47.965177
• Title: A Generic Framework for Conformal Fairness
• Title（参考訳）: コンフォーマルフェアネスのためのジェネリックフレームワーク
• Authors: Aditya T. Vadlamani, Anutam Srinivasan, Pranav Maneriker, Ali Payani, Srinivasan Parthasarathy,
• Abstract要約: 我々は、共形予測器を用いた公正の概念であるtextitConformal Fairness を定式化する。 我々は、異なるセンシティブなグループ間のカバレッジのギャップを制御するための理論的に十分に確立されたアルゴリズムと関連するフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.073917553857755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal Prediction (CP) is a popular method for uncertainty quantification with machine learning models. While conformal prediction provides probabilistic guarantees regarding the coverage of the true label, these guarantees are agnostic to the presence of sensitive attributes within the dataset. In this work, we formalize \textit{Conformal Fairness}, a notion of fairness using conformal predictors, and provide a theoretically well-founded algorithm and associated framework to control for the gaps in coverage between different sensitive groups. Our framework leverages the exchangeability assumption (implicit to CP) rather than the typical IID assumption, allowing us to apply the notion of Conformal Fairness to data types and tasks that are not IID, such as graph data. Experiments were conducted on graph and tabular datasets to demonstrate that the algorithm can control fairness-related gaps in addition to coverage aligned with theoretical expectations.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測(CP)は、機械学習モデルによる不確実性定量化の一般的な方法である。 適合予測は、真のラベルのカバレッジに関する確率論的保証を提供するが、これらの保証はデータセット内の機密属性の存在に非依存である。 本研究では、共形予測器を用いた公正性の概念である「textit{Conformal Fairness}」を定式化し、理論的に確立されたアルゴリズムと関連するフレームワークを提供し、異なるセンシティブなグループ間のカバレッジのギャップを制御する。 我々のフレームワークは、典型的なIDIの仮定ではなく、交換可能性の仮定(CP)を利用しており、グラフデータのようなIDI以外のデータタイプやタスクにコンフォーマルフェアネスの概念を適用することができる。 グラフと表のデータセットを用いて実験を行い、理論的な期待に沿うカバレッジに加えて、アルゴリズムが公平性に関連するギャップを制御できることを実証した。

関連論文リスト

• Noise-Adaptive Conformal Classification with Marginal Coverage [53.74125453366155]
  本稿では,ランダムラベルノイズによる交換性からの偏差を効率的に処理できる適応型共形推論手法を提案する。 本手法は,合成および実データに対して,その有効性を示す広範囲な数値実験により検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-29T23:55:23Z)
• Conformal Prediction Sets with Improved Conditional Coverage using Trust Scores [52.92618442300405]
  有限サンプルにおいて、正確に分布のない条件付きカバレッジを達成することは不可能である。 本稿では,最も重要となる範囲を対象とするコンフォメーション予測アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-17T12:01:56Z)
• Beyond Conformal Predictors: Adaptive Conformal Inference with Confidence Predictors [0.0]
  コンフォーマル予測は、ユーザ指定の重要度レベルで有効な予測セットを保証するために、交換可能なデータを必要とする。 適応共形推論 (Adaptive conformal inference, ACI) は、この制限に対処するために導入された。 我々は、ACIが共形予測器を必要とせず、より一般的な信頼性予測器で実装可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T21:02:33Z)
• Probabilistic Conformal Prediction with Approximate Conditional Validity [81.30551968980143]
  本研究では,共形手法の柔軟性と条件分布の推定を組み合わせ,予測セットを生成する手法を開発した。 我々の手法は、条件付きカバレッジの観点から既存の手法よりも一貫して優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T20:44:48Z)
• Robust Conformal Prediction Using Privileged Information [17.886554223172517]
  本研究では,トレーニングデータの破損に対して堅牢な,保証されたカバレッジ率で予測セットを生成する手法を開発した。 我々のアプローチは、i.d仮定の下で有効となる予測セットを構築するための強力なフレームワークである共形予測に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-08T08:56:47Z)
• Federated Conformal Predictors for Distributed Uncertainty Quantification [83.50609351513886]
  コンフォーマル予測は、機械学習において厳密な不確実性定量化を提供するための一般的なパラダイムとして現れつつある。 本稿では,共形予測を連邦学習環境に拡張する。 本稿では、FL設定に適した部分交換可能性の弱い概念を提案し、それをフェデレート・コンフォーマル予測フレームワークの開発に利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-27T19:57:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。