論文の概要: Counterfactually Fair Conformal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08724v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 18:32:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:47.492557
• Title: Counterfactually Fair Conformal Prediction
• Title（参考訳）: 対物的公正な等角予測
• Authors: Ozgur Guldogan, Neeraj Sarna, Yuanyuan Li, Michael Berger,
• Abstract要約: そこで我々は, 対実的公正な予測セットを生成するCF-CP(Counterfactually Fair Conformal Prediction)を開発した。 保護-属性介入間の適合度スコアの対称性化を通じて、CF-CPが反実的に公正な予測セットをもたらすことを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.13153220792812
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While counterfactual fairness of point predictors is well studied, its extension to prediction sets--central to fair decision-making under uncertainty--remains underexplored. On the other hand, conformal prediction (CP) provides efficient, distribution-free, finite-sample valid prediction sets, yet does not ensure counterfactual fairness. We close this gap by developing Counterfactually Fair Conformal Prediction (CF-CP) that produces counterfactually fair prediction sets. Through symmetrization of conformity scores across protected-attribute interventions, we prove that CF-CP results in counterfactually fair prediction sets while maintaining the marginal coverage property. Furthermore, we empirically demonstrate that on both synthetic and real datasets, across regression and classification tasks, CF-CP achieves the desired counterfactual fairness and meets the target coverage rate with minimal increase in prediction set size. CF-CP offers a simple, training-free route to counterfactually fair uncertainty quantification.
• Abstract（参考訳）: 点予測器の反実的公正性はよく研究されているが、その予測セットへの拡張は、不確実性の下での公平な意思決定の中央から中央へと、未調査の残余である。 一方、共形予測(CP)は効率的で分布自由で有限サンプルの有効な予測セットを提供するが、反実的公正性は保証しない。 我々は, 対実的公正な予測セットを生成する対実的公正な予測(CF-CP)を開発することで, このギャップを埋める。 保護-属性介入間の適合度スコアのシンメトリゼーションにより、CF-CPが限界被覆特性を維持しつつ、対実的に公正な予測セットをもたらすことを証明した。 さらに, 合成データと実データの両方において, CF-CPが所望の対実的公正性を達成し, 予測セットサイズを最小限に増やして対象のカバレッジ率を満たすことを実証的に実証した。 CF-CPは、非現実的に公正な不確実性定量化を行うための、単純で訓練のない経路を提供する。

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