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公正配慮型分類器の公正性に関する分析
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/102634
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1026343593120e-594d-4fe4-b48e-6999a457af93
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM14193015.pdf (476.4 kB)
2100年1月1日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2014 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
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| CVIM:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2014-08-25 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 公正配慮型分類器の公正性に関する分析 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Analysing the Fairness of Fairness-aware Classifiers | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 産業技術総合研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 産業技術総合研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 産業技術総合研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 筑波大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| University of Tsukuba | ||||||||
| 著者名 |
神嶌, 敏弘
× 神嶌, 敏弘
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| 著者名(英) |
Toshihiro, Kamishima
× Toshihiro, Kamishima
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 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パ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． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 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. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 2014-CVIM-193, 号 15, p. 1-8, 発行日 2014-08-25 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
