予測分類器の公平性を改善する
予測モデリングにおける公正なデータ収集のための新しい方法。
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多くの予測が行われる状況では、過去にポジティブに予測された個人の結果しか知らないことが多いんだ。特に貸し出しの分野では、貸し手はお金を貸した後にしかローンが返済されるかどうかがわからないから、これが特に当てはまる。こういう限られた情報は、誤って拒否された人やネガティブに分類された人についてのデータが欠けてるから、予測が悪くなるシステムを育てる原因になる。
問題の概要
過去のデータを使って分類器を訓練するとき、未来のケースでも似たパターンが成り立つって思いがちだ。でも、承認されたケースの情報しか得られないと、以前に拒否された人の価値を誤って評価しちゃうリスクがある。ネガティブに分類されたサンプルの結果が欠けていると、持っているデータから誤った結論に基づいて不正確な予測をすることになるかもしれない。
公平なデータ収集の必要性
予測の公平性は、特に貸し出しや法律の決定など高リスクなシナリオでは、すべてのグループが平等に扱われるためにすごく重要。もし分類器が人種や性別に基づいて違う行動をとると、不公平な扱いにつながる。歴史的に周縁化された人々のクラスが、過去のデータの偏見のせいで、他の人たちと同じ予測やメリットをもらえないかもしれない。
私たちのアプローチ
私たちは、過去に無視されてきたグループについての情報を集めながら分類器を訓練する方法を提案する。これは、代表性の低い集団のデータをより良く見つけるための探索戦略を作ることを含む。私たちのアプローチは、次のことを保証する：
- すべてのグループが探索される。
- 偽陽性の数が抑えられる。
- 訓練された分類器が「望ましい」公平性のレベルに近づく。
最良の探索戦略は文脈によって変わるから、使う方法を調整することで特定のグループへの公平性を高めることができる。
実際の課題
日常的に、機械学習の分類器は金融や健康の重要な決定に使われている。でも、これらのツールを適用しようとすると多くの問題が起こる。選択的なデータ、収集されるデータにおけるミス、データの分布の変化などが問題を引き起こす。
重要な課題は、ポジティブな予測の結果しか見れない状況で、正確な分類器を作ること。例えば、銀行がローンを承認すると、返済されるかどうかは後になってわかるから、それが受け取るデータを歪めることになる。
データ選択と訓練
こういう状況では、以前に未分類だったケースにポジティブな結果を割り当てれば、集めるデータの質を改善できる。でも、これにはリスクがある。サンプルを誤ってあまりにも多く分類すると、個人や組織に重大な悪影響を与える可能性がある。
以前の研究では解決策を探してきたが、しばしばこれらは現実のアプリケーションを制限する非現実的な仮定に基づいている。例えば、すべての必要な結果がすでに観察されていると仮定していることが多く、これは誤解を招く可能性がある。
主な貢献
私たちの研究は、不完全なフィードバック環境における公平なデータ収集の問題に取り組んでいる。私たちの方法はステップで進行し、各段階で未知のサンプルのバッチを受け取り、結果を予測するための戦略を用いる。これは、利用と探索の両方のモードで動作する：
- 利用：過去のデータを使って可能な限り正確な予測をする。
- 探索：あまり情報がないエリアからサンプリングして、無視されがちなグループのデータを収集する。
また、偽陽性の上限を設定して、予測が正確で、どの人口統計グループにも不当なペナルティを科さないようにしている。
公平性の確保
私たちは、データ収集と予測の各段階で高いユーティリティを維持する公平なシステムを作ることを目指している。これは特にローン承認のように大きな金融的影響を伴う決定を下すときに重要だ。バランスの取れたシステムは、不正確な分類の数を減らし、すべてのグループに対する公平な扱いを可能にする。
私たちのアプローチでは、知られている情報を利用するときと探索中の公平性の指標を組み込むことができる。以前の研究では、歴史的データが偏っている場合、利用中に公平性の指標を使うだけでは不十分だと指摘されている。
実証結果
私たちは実世界のデータセットを使ってアプローチを評価した。その結果、私たちの方法がすべてのグループの予測を一貫して改善し、代表性の低い集団への不公平な扱いを減らすことが示された。
例えば、多くの個人の所得データを調査した時、私たちの戦略が全体の分類精度を改善しながら、異なる人口統計グループへの影響をバランスよく保っていることがわかった。
制限事項と今後の研究
私たちの方法は期待が持てるが、課題がないわけではない。一つの制限は、すべてのサンプルの結果が迅速に観察できるという仮定で動いていること。これは実際のシナリオでは起こらないことがある。
今後の研究では、結果が異なるタイミングで見られたり報告されたりする場合に、データ収集の異なる方法を深く探る必要がある。こうした変動を考慮に入れてフレームワークを拡張することで、方法がより強固になるだろう。
結論
このフレームワークは、意思決定プロセスの公平性を改善できる分類システムのための新しいデータ収集方法を提供する。迅速なデータ収集の必要性と、探索が周縁化されたグループに不必要な害を与えないことを両立させている。
知られているデータの利用と、よく理解されていない集団の探索に焦点を当てることで、予測結果の公平性を高めるシステムを作ることができる。
タイトル: Fair Classification with Partial Feedback: An Exploration-Based Data Collection Approach
概要: In many predictive contexts (e.g., credit lending), true outcomes are only observed for samples that were positively classified in the past. These past observations, in turn, form training datasets for classifiers that make future predictions. However, such training datasets lack information about the outcomes of samples that were (incorrectly) negatively classified in the past and can lead to erroneous classifiers. We present an approach that trains a classifier using available data and comes with a family of exploration strategies to collect outcome data about subpopulations that otherwise would have been ignored. For any exploration strategy, the approach comes with guarantees that (1) all sub-populations are explored, (2) the fraction of false positives is bounded, and (3) the trained classifier converges to a ``desired'' classifier. The right exploration strategy is context-dependent; it can be chosen to improve learning guarantees and encode context-specific group fairness properties. Evaluation on real-world datasets shows that this approach consistently boosts the quality of collected outcome data and improves the fraction of true positives for all groups, with only a small reduction in predictive utility.
著者: Vijay Keswani, Anay Mehrotra, L. Elisa Celis
最終更新: 2024-06-01 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2402.11338
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2402.11338
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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