지역화된 인구통계적 평등을 위한 회귀 공정성
본 논문은 회귀 문제에서 전체 인구통계적 평등(DP) 대신, 제한된 수의 분위수·점수 임계값에만 평등을 강제하는 (ℓ, Z)-공정 예측기를 제안한다. 라그랑주 이중형을 이용해 최적 해를 폐쇄형으로 구하고, 이산화 비용을 분석한다. 모델-불가지론적 사후 처리 알고리즘을 두 샘플(라벨링·비라벨링)로 설계해 제약 위반과 과잉 위험에 대한 유한표본 보장을 제공한다. 실험을 통해 목표 분위수·임계값에서 공정성을 달성하면서도 예측 정확도를 크게 손상시키지…
저자: Arthur Charpentier, Christophe Denis, Romuald Elie
본 논문은 회귀 문제에서 전통적으로 사용되는 인구통계적 평등(Demographic Parity, DP)이 전체 조건부 예측 분포를 동일하게 만들라는 과도한 제약을 부과함으로써 예측 정확도를 크게 저하시킬 수 있다는 점을 지적한다. 실제 사회적·정책적 상황에서는 종종 “중간값·사분위수·특정 임계값에서만 평등을 달성하라”는 요구가 존재한다. 이러한 요구를 반영하기 위해 저자들은 (ℓ, Z)-공정 예측기라는 새로운 개념을 도입한다. 여기서 ℓ = (ℓ₁,…,ℓ_M)∈(0,1)^M은 목표 확률(분위수) 수준을, Z = (z₁,…,z_M)∈
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