形式検証によるXGBoostの個人公平性テストの試み
書誌事項
- タイトル別名
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- Toward Individual Fairness Testing for XGBoost Classifier through Formal Verification
説明
<p>近年,機械学習モデルの普及とともに,機械学習モデルの公平性に関する懸念が高まっている.公平性の懸念に取り組む概念の一つとして,個人公平性は,センシティブな属性(例えば,性別,人種,年齢など)以外の属性が同じ値を持つ二人に対してモデルが同じ予測結果を与えることを求める.そうではない場合は,そのモデルが個人公平性に違反していると言う.個人公平性テストは与えられたモデルが個人公平性に違反しているかどうかをテストする.XGBoost は近年最も注目を集めている機械学習モデルの一つである.本研究では,XGBoost の個人公平性テストのために形式検証を活用する方法を提案する.結果として,我々は提案手法を実装し,実世界のデータ上に構築された XGBoost モデルに対して公平性テストを実施して,提案手法を評価する.</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2024 (0), 2L6OS19b04-2L6OS19b04, 2024
一般社団法人 人工知能学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390863395972365824
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- ISSN
- 27587347
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可