限界貢献を利用した不公平なモデルの修正

抄録

近年，機械学習モデルにおける公平性が重要視されている．本研究は，センシティブ特徴と相関の高い非センシティブ特徴が結果公平性に与える影響を消すことが目標である．特徴間の独立性を集合関数における加法性に対応させ，加法性が成り立つための必要十分条件を，協力ゲームで用いられる，限界貢献で特徴づけた．必要十分条件を元に加法性を達成する集合関数へ変換するアルゴリズムを提案し，最後に実験により特徴間の相関が与える結果公平性への影響が軽減されたことを示した．