論文の概要: The Statistical Fairness-Accuracy Frontier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17622v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 03:01:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.61285
• Title: The Statistical Fairness-Accuracy Frontier
• Title（参考訳）: 統計的公正-精度フロンティア
• Authors: Alireza Fallah, Michael I. Jordan, Annie Ulichney,
• Abstract要約: 機械学習モデルは正確性と公平さのバランスをとる必要があるが、これらの目標はしばしば矛盾する。 このトレードオフを理解するための有用なツールとしてフェアネス・精度フロンティアがあり、フェアネスと精度の両方で同時に改善できないモデルの集合を特徴付ける。 本研究では, 有限サンプル体制におけるFAフロンティアについて検討し, 人口の減少と, 最悪のケースギャップの定量化について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.323024516295725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning models must balance accuracy and fairness, but these goals often conflict, particularly when data come from multiple demographic groups. A useful tool for understanding this trade-off is the fairness-accuracy (FA) frontier, which characterizes the set of models that cannot be simultaneously improved in both fairness and accuracy. Prior analyses of the FA frontier provide a full characterization under the assumption of complete knowledge of population distributions -- an unrealistic ideal. We study the FA frontier in the finite-sample regime, showing how it deviates from its population counterpart and quantifying the worst-case gap between them. In particular, we derive minimax-optimal estimators that depend on the designer's knowledge of the covariate distribution. For each estimator, we characterize how finite-sample effects asymmetrically impact each group's risk, and identify optimal sample allocation strategies. Our results transform the FA frontier from a theoretical construct into a practical tool for policymakers and practitioners who must often design algorithms with limited data.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは正確性と公平性のバランスをとる必要があるが、これらの目標はしばしば矛盾する。 このトレードオフを理解するための有用なツールとして、フェアネス・正確性(FA)フロンティアがあり、フェアネスと精度の両方で同時に改善できないモデルのセットを特徴付ける。 FAフロンティアの以前の分析は、人口分布の完全な知識(非現実的な理想)を前提として、完全な特徴づけを提供する。 本研究では, 有限サンプル体制におけるFAフロンティアについて検討し, 人口の減少と, 最悪のケースギャップの定量化について検討した。 特に、共変量分布のデザイナの知識に依存するミニマックス最適推定器を導出する。 各推定器について、有限サンプル効果が各グループのリスクに不対称にどう影響するかを特徴付け、最適なサンプル割り当て戦略を特定する。 我々の結果は、FAフロンティアを理論的な構造から、限られたデータでアルゴリズムを設計しなければならない政策立案者や実践者のための実践的なツールに変える。

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