論文の概要: Optimal Transport Learning: Balancing Value Optimization and Fairness in Individualized Treatment Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23349v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 08:56:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.332629
• Title: Optimal Transport Learning: Balancing Value Optimization and Fairness in Individualized Treatment Rules
• Title（参考訳）: 最適輸送学習:個別処理規則における価値最適化と公平性のバランス
• Authors: Wenhai Cui, Xiaoting Ji, Wen Su, Xiaodong Yan, Xingqiu Zhao,
• Abstract要約: 最適輸送理論に基づくフレキシブルアプローチを提案し,任意の最適ITRを公平ITRに変換する。 提案手法の性能をシミュレーション研究により実証し,Next 36の起業家プログラムデータセットに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.231498702561808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Individualized treatment rules (ITRs) have gained significant attention due to their wide-ranging applications in fields such as precision medicine, ridesharing, and advertising recommendations. However, when ITRs are influenced by sensitive attributes such as race, gender, or age, they can lead to outcomes where certain groups are unfairly advantaged or disadvantaged. To address this gap, we propose a flexible approach based on the optimal transport theory, which is capable of transforming any optimal ITR into a fair ITR that ensures demographic parity. Recognizing the potential loss of value under fairness constraints, we introduce an ``improved trade-off ITR," designed to balance value optimization and fairness while accommodating varying levels of fairness through parameter adjustment. To maximize the value of the improved trade-off ITR under specific fairness levels, we propose a smoothed fairness constraint for estimating the adjustable parameter. Additionally, we establish a theoretical upper bound on the value loss for the improved trade-off ITR. We demonstrate performance of the proposed method through extensive simulation studies and application to the Next 36 entrepreneurial program dataset.
• Abstract（参考訳）: 個別治療規則(ITR)は、精密医療、ライドシェアリング、広告レコメンデーションなどの分野で広く応用されているため、注目されている。 しかし、ITRが人種、性別、年齢などのセンシティブな属性の影響を受けている場合、特定のグループが不公平に有利あるいは不利な結果をもたらす可能性がある。 このギャップに対処するため, 最適輸送理論に基づく柔軟なアプローチを提案し, 任意の最適ITRを公平なITRに変換し, 人口統計の公平性を確保する。 フェアネス制約下での値の潜在的な損失を認識し,パラメータ調整により様々なフェアネスレベルを調整しながら,値の最適化とフェアネスのバランスを保ちながら,"改良されたトレードオフITR"を導入する。 改良されたトレードオフITRの値の特定公平度レベルを最大化するために,調整可能なパラメータを推定するためのスムーズなフェアネス制約を提案する。 さらに、改良されたトレードオフITRの値損失に関する理論的上限を確立する。 提案手法の性能をシミュレーション研究により実証し,Next 36の起業家プログラムデータセットに適用する。

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