講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-09-01 17:00
公正配慮型分類器の公正性に関する分析 ○神嶌敏弘・赤穂昭太郎・麻生英樹(産総研)・佐久間 淳(筑波大) PRMU2014-47 IBISML2014-28 |
抄録 |
(和) |
特定の情報の影響を排除するという公正性を保つ公正配慮型分類器において,非常に高い公正性を達成できるCaldersとVerwerの2単純ベイズ法の理論解析を行う.その原因が分類決定則とモデルバイアスの影響であることを示し,この結果に基づいて,明示的な理論基盤をもつように既存手法を改良し,拡張する. |
(英) |
Calders and Verwer's two-naive-Bayes is one of fairness-aware classifiers, which classify objects while excluding the influence of a specific information. We analyze why this classifier achieves very high level of the fairness, and show that this is due to a decision rules and a model bias. Based on these findings, we develop methods that are grounded on rigid theory and are applicable to wider types of classifiers. |
キーワード |
(和) |
公正配慮型データマイニング / 差別配慮型データマイニング / 単純ベイズ / / / / / |
(英) |
fairness-aware data mining / discrimination-aware data mining / naive Bayes classifier / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 198, IBISML2014-28, pp. 85-92, 2014年9月. |
資料番号 |
IBISML2014-28 |
発行日 |
2014-08-25 (PRMU, IBISML) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
PRMU2014-47 IBISML2014-28 |