FairRR: Pre-Processing for Group Fairness through Randomized Response

Conceitos essenciais

Achieving group fairness in downstream models through pre-processing with FairRR.

Resumo

This article discusses the importance of fairness in machine learning models and introduces FairRR, a pre-processing algorithm that aims to achieve group fairness by modifying response variables. The paper highlights the connection between group fairness metrics and optimal design matrices, emphasizing the control of disparity levels while maintaining model utility.

INTRODUCTION

• Increased use of machine learning in decision-making processes raises concerns about algorithmic fairness.
• Various approaches have been developed to ensure fairness, including pre-processing, in-processing, and post-processing methods.

PRE-PROCESSING FOR GROUP FAIRNESS

• Proposes FairRR as a pre-processing algorithm to modify response variables for achieving group fairness.
• Discusses the theoretical foundation connecting group fairness metrics with optimal design matrices.

RANDOMIZED RESPONSE AND FAIRNESS CONSTRAINTS

• Introduces Randomized Response as a privacy technique to modify labels based on probabilities.
• Shows how measures of group fairness can be controlled through flipping response variables based on sensitive attributes.

EXPERIMENTS AND RESULTS

• Evaluates FairRR's performance on benchmark datasets for fair classification.
• Compares FairRR with other pre-processing methods and demonstrates its ability to control disparity levels effectively.

CONCLUSION AND FUTURE RESEARCH

• Concludes that FairRR is an efficient and theory-motivated algorithm for achieving group fairness in machine learning models.
• Suggests future research directions include generalizing FairRR to multiple sensitive attributes and exploring its relationship with privacy mechanisms.

Estatísticas

Fair Sampling Kamiran and Calders [2012]は、すべての4つのグループのサイズを調整する方法に基づいています。
TabFairGAN RajabiとGaribay[2021]は、一般的なWGANモデルのジェネレータ損失にフェアネスペナルティ項を追加します。
FAWOS Salazar et al.[2021]は、敏感属性の分布に基づくフェアネス対応オーバーサンプリングアルゴリズムです。

Citações

Principais Insights Extraídos De

FairRR

by Xianli Zeng,... às arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07780.pdf

Perguntas Mais Profundas

どのようにFairRRは他の前処理手法と比較して優れていますか

FairRRは、他の前処理手法と比較していくつかの点で優れています。まず、FairRRはDownstreamモデルに影響を与えずにグループフェアネスを達成することができるため、汎用性が高いです。また、FairRRは効率的であり、ランダム化された応答変数を介してデータを前処理するだけでなく、最適なフリップ確率を見つけることが可能です。さらに、FairRRは公平性制約レベルを事前に設定し、そのレベルの不均衡度まで下流モデルの不均衡度をコントロールする能力も持っています。

FairRRがプライバシーとどのように関連しているかを調査するための方法はありますか

FairRRとプライバシーの関連性について調査する方法はあります。具体的には、「Randomized Response」メカニズム自体が「(ϵ, δ)- ラベル差分プライバシー」という特定のプライバシー基準を満たすことが示されており、この概念から出発して FairRR の実装や使用時にどれだけ追加的なプライバシー保護効果があるか評価する方法が考えられます。ただし、「Randomized Response」メカニズム自体もデータから独立ではなくなるため通常のプライバシー解析では少々複雑です。

FairRRを複数の敏感属性に拡張することができる可能性はありますか

FairRR を複数の敏感属性に拡張する可能性は存在します。現在の実装では単一二値敏感属性および単一二値結果問題形式向けですが、「Randomized Response」メカニズムそのものや Fair Optimal Bayes 閾値化原則等から得られる知見や手法を活用して複数敏感属性向けに拡張・適用することで多様な状況や要件下でも Fairness を確保しながら予測精度（Model Utility） を最大化する手段開発も可能性として考えられます。