Optimale Klassifizierung unter Berücksichtigung von Gruppenfairness-Beschränkungen durch Post-hoc-Bewertung von Verzerrung

Core Concepts

Die Arbeit charakterisiert den Bayes-optimalen Klassifikator unter Gruppenfairness-Beschränkungen und entwickelt darauf aufbauend ein effizientes Post-Prozessing-Verfahren, um einen gegebenen Klassifikator an Fairness-Kriterien anzupassen.

Abstract

Die Arbeit befasst sich mit dem Problem der fairen Klassifizierung unter Gruppenfairness-Beschränkungen wie Demographic Parity (DP), Equalized Opportunity (EOp) und Equalized Odds (EO). Zunächst wird der Bayes-optimale Klassifikator unter diesen Fairness-Beschränkungen charakterisiert. Dafür wird ein neuartiges Maß für die Verzerrung auf Instanzebene, der sogenannte "Bias-Score", eingeführt. Es zeigt sich, dass der optimale Klassifikator eine einfache Modifikation des uneingeschränkten Bayes-Klassifikators ist, basierend auf den Bias-Scores. Darauf aufbauend wird ein Post-Prozessing-Verfahren entwickelt, das einen gegebenen Klassifikator an die Fairness-Beschränkungen anpassen kann, ohne Zugriff auf die Sensitivattribute während der Inferenz zu benötigen. Im Gegensatz zu vielen anderen Post-Prozessing-Methoden erfordert der Ansatz also keine Kenntnis der Sensitivattribute zum Zeitpunkt der Vorhersage. Die Methode wird auf drei Benchmark-Datensätzen (Adult Census, COMPAS, CelebA) evaluiert und erzielt dabei bessere oder vergleichbare Ergebnisse als state-of-the-art In-Prozessing- und Post-Prozessing-Verfahren.

Stats

Die Demographic Parity (DP) ist definiert als die Differenz der Wahrscheinlichkeit einer positiven Vorhersage zwischen den Sensitivgruppen. Die Equalized Opportunity (EOp) misst die Differenz der True-Positive-Raten zwischen den Sensitivgruppen. Die Equalized Odds (EO) misst die maximale Differenz der False-Positive- und True-Positive-Raten zwischen den Sensitivgruppen.

Quotes

"Wir interpretieren unsere Lösung als eine Modifikation des (uneingeschränkten) Bayes-optimalen Klassifikators basierend auf wenigen Werten, die wir "Bias-Scores" nennen, die wiederum als Maß für die Verzerrung auf Instanzebene aufgefasst werden können." "Im Gegensatz zu den meisten Post-Prozessing-Methoden erfordert unser Ansatz keinen Zugriff auf die Sensitivattribute während der Inferenz."

Key Insights Distilled From

Post-hoc Bias Scoring Is Optimal For Fair Classification

by Wenlong Chen... at arxiv.org 03-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.05725.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgestellte Ansatz auf Mehrzielklassifizierung oder Regressionsprobleme erweitert werden?

Um den vorgestellten Ansatz auf Mehrzielklassifizierung oder Regressionsprobleme zu erweitern, müssten einige Anpassungen vorgenommen werden: Mehrzielklassifizierung: Statt einer binären Klassifizierung müsste der Ansatz auf mehrere Klassen erweitert werden. Dies würde bedeuten, dass die Schätzung der bedingten Wahrscheinlichkeiten für jede Klasse und jedes sensitive Attribut erfolgen müsste. Die Bias-Scores müssten entsprechend angepasst werden, um die Fairness in Bezug auf mehrere Klassen zu berücksichtigen. Die Modifikationsregel müsste auf die Mehrklassenklassifizierung angepasst werden, um die Trade-offs zwischen Genauigkeit und Fairness für jede Klasse zu optimieren. Regression: Bei Regressionsproblemen müssten die bedingten Wahrscheinlichkeiten für die Zielvariable und das sensitive Attribut geschätzt werden, um die Bias-Scores zu berechnen. Die Modifikationsregel müsste so angepasst werden, dass sie kontinuierliche Werte für die Regressionsprobleme berücksichtigt. Die Optimierung der Trade-offs zwischen Genauigkeit und Fairness würde sich auf die Regressionsmetriken und die Fairness-Metriken für kontinuierliche Variablen konzentrieren. Insgesamt erfordert die Erweiterung auf Mehrzielklassifizierung oder Regressionsprobleme eine Anpassung des Ansatzes, um die spezifischen Anforderungen und Eigenschaften dieser Problemstellungen zu berücksichtigen.

Wie könnte der Bias-Score-basierte Ansatz mit anderen Fairness-Metriken wie individual fairness oder Kausalität kombiniert werden?

Der Bias-Score-basierte Ansatz könnte mit anderen Fairness-Metriken wie individual fairness oder Kausalität kombiniert werden, indem folgende Schritte unternommen werden: Individual Fairness: Für die Integration von Individual Fairness könnte der Bias-Score auf individueller Ebene angepasst werden, um sicherzustellen, dass ähnliche Individuen ähnlich behandelt werden. Die Modifikationsregel könnte so gestaltet werden, dass sie nicht nur Gruppenfairness, sondern auch individuelle Fairness berücksichtigt, indem sie die Unterschiede zwischen Vorhersagen für ähnliche Individuen minimiert. Kausalität: Bei der Berücksichtigung von Kausalität könnte der Bias-Score so konzipiert werden, dass er nicht nur die Korrelation zwischen Variablen misst, sondern auch kausale Beziehungen berücksichtigt. Die Modifikationsregel könnte so angepasst werden, dass sie nicht nur auf beobachteten Assoziationen basiert, sondern auch potenzielle kausale Zusammenhänge zwischen Variablen berücksichtigt. Durch die Kombination des Bias-Score-basierten Ansatzes mit anderen Fairness-Metriken wie individual fairness oder Kausalität könnte eine umfassendere und ausgewogenere Berücksichtigung verschiedener Aspekte der Fairness in maschinellen Lernmodellen erreicht werden.