Verbesserung der Fairness in Machine Learning-Modellen

Mit der zunehmenden Nutzung von Machine Learning in Bereichen wie Strafverfolgung und Kreditzusagen wachsen die Bedenken bezüglich Fairness in der Funktionsweise dieser Systeme. Fairness ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Menschen nicht unfair behandelt werden, basierend auf Faktoren wie Geschlecht oder Rasse. In diesem Artikel wird eine Methode vorgestellt, um Vorhersagen fairer zu machen, während sie dennoch genau bleiben.

#Fairness im Machine Learning

Fairness im Machine Learning bedeutet, dass die Entscheidungen der Modelle jeden gleich behandeln sollten. Wenn ein Modell empfindliche Informationen wie Rasse oder Geschlecht nutzt, kann das zu voreingenommenen Ergebnissen führen. In den letzten Jahren haben sich viele Studien darauf konzentriert, wie man Machine Learning fairer machen kann, indem sie die Ursachen von Ergebnissen in den Vorhersagen betrachten.

Eine Idee nennt sich "kontrafaktische Fairness", was bedeutet, dass, wenn wir ein sensibles Attribut einer Person ändern, die Vorhersage des Modells sich nicht ändern sollte. Um sicherzustellen, dass das Modell so funktioniert, mussten Forscher typischerweise ein kausales Modell aufbauen, basierend auf dem, was sie bereits über die Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren wissen. Oft sind diese Beziehungen jedoch unbekannt oder zu kompliziert, um sie in der realen Welt zu bestimmen.

#Das Problem mit aktuellen Methoden

Viele bestehende Ansätze zur kontrafaktischen Fairness haben strenge Anforderungen. Zum Beispiel benötigen sie ein vollständiges Verständnis aller kausalen Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen, was oft nicht möglich ist. Wenn diese Beziehungen nicht korrekt definiert sind, kann das zu unfairen Ergebnissen in den Vorhersagen führen.

Ausserdem enthalten die Daten, die in prädiktiven Modellen verwendet werden, normalerweise sowohl numerische als auch kategoriale Merkmale, was es schwieriger macht, standardmässige mathematische Modelle anzuwenden. Wenn die Modelle einige Merkmale ignorieren oder unzureichende Daten verwenden, kann die prädiktive Leistung erheblich sinken.

#Unsere vorgeschlagene Lösung

Wir schlagen einen neuen Ansatz zur kontrafaktischen Fairness vor, der auch funktioniert, wenn wir nicht über vollständige Informationen zu den kausalen Beziehungen verfügen. Unsere Methode konzentriert sich darauf, den Einfluss sensibler Attribute auf die Vorhersagen des Modells zu minimieren, während die Genauigkeit beibehalten wird.

#Hauptbestandteile

Unser Ansatz besteht aus drei Hauptteilen:

1. Invariant-Encoder-Modell: Dieser Teil lernt, Darstellungen der Daten zu erstellen, die sich nicht mit sensiblen Attributen ändern.
2. Fair-Learning-Modell: Dieses Modell nutzt die invariant Darstellung, um Vorhersagen zu machen, die Fairness gewährleisten.
3. Sensitive-Aware-Modell: Dieses Modell kombiniert sowohl die invariant Darstellungen als auch die sensiblen Informationen, um gute Ergebnisse zu erzielen.

Zusammen arbeiten diese drei Modelle daran, sowohl faire als auch genaue Vorhersagen zu erreichen.

#Wie die Modelle zusammenarbeiten

Das invariant-encoder Modell lernt, die Teile der Daten herauszuziehen, die nicht von sensiblen Attributen betroffen sind. Indem es sich auf diese invarianten Merkmale konzentriert, trifft das fair-learning Modell Vorhersagen, ohne von sensiblen Informationen beeinflusst zu werden.

Das sensitive-aware Modell kann beide Arten von Merkmalen nutzen, um seine Leistung zu verbessern. Es sagt Ergebnisse basierend auf der invariant Darstellung voraus und berücksichtigt dabei auch sensible Attribute. Diese Kombination hilft, Fairness und Genauigkeit in Einklang zu bringen.

#Theoretische Erkenntnisse

Wir bieten einen theoretischen Hintergrund für unseren Ansatz, indem wir analysieren, wie diese Modelle miteinander interagieren. Unsere Methode umfasst ein minimax spieltheoretisches Framework, bei dem das invariant-encoder Modell und das fair-learning Modell zusammenarbeiten, um den Einfluss sensibler Informationen zu minimieren und die Vorhersagegenauigkeit zu maximieren. Dieses Setup stellt sicher, dass die Beziehungen zwischen den Merkmalen aufrechterhalten werden, ohne sensiblen Attributen ein unfairer Gewicht aufzuerlegen.

#Empirische Tests

Um zu zeigen, wie effektiv unsere Methode ist, haben wir Tests mit realen Datensätzen durchgeführt, darunter Informationen über Jurastudenten, Gefangene und Kreditantragsteller. In unseren Experimenten haben wir unseren Ansatz mit bestehenden Methoden verglichen. Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass unsere Methode in Bezug auf Fairness konstant bessere Ergebnisse erzielte und dabei wettbewerbsfähige Genauigkeit erreichte.

#Genutzte Datensätze

1. Gesetz-Datensatz: Dieser Datensatz enthält Details über Jurastudenten, wie ihre Rasse und Noten, und hilft, ihre Noten im ersten Jahr vorherzusagen.
2. Compas-Datensatz: Dieser Datensatz bietet Informationen über Gefangene und hilft vorherzusagen, ob sie innerhalb von zwei Jahren nach der Entlassung rückfällig werden.
3. Erwachsenen-Datensatz: Dieser Datensatz enthält Informationen über Kreditantragsteller und wird verwendet, um festzustellen, ob jemand mehr als 50.000 Dollar im Jahr verdient.

#Leistungsbewertung

Wir haben gemessen, wie gut unser Modell abgeschnitten hat, indem wir verschiedene statistische Kennzahlen verwendet haben. Bei Vorhersageaufgaben haben wir die Fehler in Regressions- und Klassifikationsaufgaben betrachtet. Wir haben Kennzahlen wie den mittleren absoluten Fehler und die Präzision verwendet, um die Leistung zu bewerten. Für die Fairness haben wir Unterschiede in den Vorhersagen zwischen sensiblen Gruppen mithilfe etablierter Fairness-Kennzahlen gemessen.

Die Leistung unserer Methode zeigte konstant Verbesserungen gegenüber traditionellen Methoden, was darauf hinweist, dass wir ein zufriedenstellendes Gleichgewicht zwischen Fairness und Genauigkeit erreichen konnten.

#Fazit

Zusammenfassend bietet unser Ansatz eine Möglichkeit, kontrafaktische Fairness zu erreichen, ohne vollständige Kenntnisse über kausale Beziehungen zu benötigen. Indem wir uns darauf konzentrieren, den Einfluss sensibler Attribute auf die Vorhersagen zu minimieren und dabei die Gesamtsgenauigkeit zu wahren, haben wir eine Methode entwickelt, die helfen kann, faire Entscheidungen in kritischen Bereichen zu gewährleisten. Zukünftige Arbeiten werden untersuchen, wie wir diese Methode weiter verbessern können, um fairere kausale Effekte besser zu schätzen.