公平性制約による高速特徴選択【JST・京大機械翻訳】

Quinzan Francesco; Khanna Rajiv; Hershcovitch Moshik; Cohen Sarel; Waddington Daniel G.; Friedrich Tobias; Mahoney Michael W.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217203164320 整理番号：22P0296330

公平性制約による高速特徴選択【JST・京大機械翻訳】

Fast Feature Selection with Fairness Constraints

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発行年： 2022年02月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年02月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

モデル構築のための最適特徴を選択する基本的問題を研究した。この問題は, greedy欲アルゴリズム変異体の使用であっても,大規模データセット上で計算的に困難である。この課題に取り組むために,適応クエリモデルを拡張し,最近,サブモジュール関数のための欲張りフォワード選択のために提案して,非モジュール関数のための直交マッチング追跡のより速いパラダイムに提案した。提案したアルゴリズムは,適応クエリモデルにおいて指数的に速い並列実行時間を達成して,以前の研究よりはるかに良いスケーリングを達成した。さらに,この拡張は,特徴選択プロセスに特定の公平性基準を符号化するために使用できる下方閉鎖制約の使用を可能にする。標準仮定に基づくアルゴリズムに対する強い近似保証を証明した。これらの保証は,一般化線形モデルを含む多くのパラメトリックモデルに適用可能である。最後に,提案アルゴリズムは,実世界および合成データセットにおいて,特徴選択のための最先端の技法と良好に競合することを経験的に示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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