Faire Vorhersagen durch Transformation von Daten orthogonal zu Voreingenommenheit

Core Concepts

Durch Sicherstellen der Unkorreliertheit zwischen nicht-sensitiven und sensitiven Variablen kann Counterfactual Fairness in Vorhersagemodellen erreicht werden.

Abstract

Der Artikel stellt einen neuartigen Datenvorverarbeitungsalgorithmus namens "Orthogonal to Bias" (OB) vor, der darauf abzielt, den Einfluss einer Gruppe kontinuierlicher sensitiver Variablen auf die Daten zu entfernen und so Counterfactual Fairness in Anwendungen des maschinellen Lernens zu ermöglichen. Der Kern der Methode besteht darin, dass Counterfactual Fairness erreicht werden kann, indem sichergestellt wird, dass die Daten unkorrelliert mit den sensitiven Variablen sind. Basierend auf der Annahme einer gemeinsam normalverteilten Verteilung innerhalb eines strukturellen kausalen Modells (SCM) wird gezeigt, dass dies möglich ist. Der OB-Algorithmus ist modellunabhängig und kann daher für eine Vielzahl von Modellen und Aufgaben des maschinellen Lernens eingesetzt werden. Es wird auch eine spärliche Variante (SOB) vorgestellt, um die numerische Stabilität durch Regularisierung zu verbessern. Die empirische Evaluation auf simulierten und realen Datensätzen, einschließlich des Adult Income und des COMPAS Rückfallkriminalitätsdatensatzes, zeigt, dass der Ansatz faire Ergebnisse ohne Genauigkeitseinbußen ermöglicht.

Stats

Die Korrelation zwischen den nicht-sensitiven Variablen A und den sensitiven Variablen B ist Null. Die Vorhersagegenauigkeit (AUC) des OB-Algorithmus ist vergleichbar oder besser als die der anderen Methoden. Der OB-Algorithmus erreicht eine hohe Counterfactual Fairness, gemessen an den Metriken CF-Metric und CF Bound. Der OB-Algorithmus erzielt auch eine hohe Beobachtungsfairness, gemessen an den Metriken EO Fairness und AA Fairness.

Quotes

"Counterfactual Fairness sucht sicherzustellen, dass eine Entscheidung, die von einem Modell des maschinellen Lernens getroffen wird, unverändert bliebe, wenn sich eine sensitive (oder geschützte) Variable einer Person anders wäre, alles andere gleich." "Traditionelle Methoden der fairen Lernens stehen vor Herausforderungen bei der Bewältigung von Situationen mit multivariaten und kontinuierlichen sensitiven Variablen mit komplexer Wechselbeziehung."

Key Insights Distilled From

Counterfactual Fairness through Transforming Data Orthogonal to Bias

by Shuyi Chen,S... at arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17852.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der OB-Algorithmus erweitert werden, um auch Fälle zu berücksichtigen, in denen die Annahme der gemeinsamen Normalverteilung von sensitiven und nicht-sensitiven Variablen nicht erfüllt ist?

Um den OB-Algorithmus anzupassen, wenn die Annahme der gemeinsamen Normalverteilung von sensitiven und nicht-sensitiven Variablen nicht erfüllt ist, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit wäre die Integration von nicht-parametrischen Methoden zur Schätzung der Verteilung der Variablen. Anstelle der Annahme einer gemeinsamen Normalverteilung könnte eine flexible Verteilungsschätzungstechnik wie Kernel Density Estimation verwendet werden, um die Verteilung der Variablen zu modellieren. Dies würde es dem Algorithmus ermöglichen, mit einer breiteren Palette von Datenverteilungen umzugehen. Eine weitere Möglichkeit wäre die Implementierung von Techniken zur Datenbereinigung und -transformation, um die Daten in eine Form zu bringen, die den Anforderungen des Algorithmus entspricht. Dies könnte die Anwendung von Techniken wie Feature Engineering, Outlier Detection und Datenimputation umfassen, um die Daten in eine geeignete Form zu bringen, die den Anforderungen des OB-Algorithmus entspricht.

Wie könnte der OB-Algorithmus angepasst werden, um auch Fälle zu berücksichtigen, in denen es unbeobachtete Störgrößen gibt, die sowohl sensitive als auch nicht-sensitive Variablen beeinflussen?

Um den OB-Algorithmus anzupassen, um auch Fälle mit unbeobachteten Störgrößen zu berücksichtigen, die sowohl sensitive als auch nicht-sensitive Variablen beeinflussen, könnten verschiedene Schritte unternommen werden. Eine Möglichkeit wäre die Integration von Techniken zur Schätzung von latenten Variablen in das Modell. Durch die Berücksichtigung von latenten Variablen, die die Beziehung zwischen den beobachteten sensitiven und nicht-sensitiven Variablen erklären, könnte der Algorithmus robustere und genauere Ergebnisse liefern. Eine weitere Möglichkeit wäre die Anwendung von Kausalitätsmodellen, um die Auswirkungen der unbeobachteten Störgrößen auf die sensitiven und nicht-sensitiven Variablen zu modellieren. Durch die Verwendung von Kausalitätsmodellen wie Strukturelle Gleichungsmodelle oder Bayesian Networks könnte der Algorithmus die komplexen Beziehungen zwischen den Variablen besser erfassen und fairere Vorhersagen ermöglichen.

Welche zusätzlichen Metriken könnten verwendet werden, um die Fairness-Leistung des OB-Algorithmus in Situationen mit kategorischen sensitiven Variablen zu bewerten?

In Situationen mit kategorischen sensitiven Variablen könnten zusätzliche Metriken verwendet werden, um die Fairness-Leistung des OB-Algorithmus zu bewerten. Ein Ansatz wäre die Verwendung von Disparate Impact oder Disparate Mistreatment Metriken, um die Fairness in den Vorhersagen für verschiedene Gruppen zu bewerten. Diese Metriken messen die Unterschiede in den Vorhersagen zwischen den Gruppen und können Aufschluss darüber geben, ob der Algorithmus fair und unvoreingenommen ist. Eine weitere Metrik, die in Betracht gezogen werden könnte, ist die Fairness-Aware Accuracy, die die Genauigkeit der Vorhersagen unter Berücksichtigung der Fairness bewertet. Diese Metrik berücksichtigt nicht nur die Genauigkeit der Vorhersagen, sondern auch die Fairness in Bezug auf die sensitiven Variablen. Durch die Integration dieser Metriken könnte eine umfassendere Bewertung der Fairness-Leistung des OB-Algorithmus in Situationen mit kategorischen sensitiven Variablen erreicht werden.