Sequential Conditional Transport on Probabilistic Graphs for Interpretable Counterfactual Fairness

要約

このホワイトペーパーでは、2つの既存のアプローチをリンクして、反事実を導き出すことです。因果グラフに基づく適応と最適な輸送です。
「Knotheの再配置」と「三角輸送」を確率的グラフィカルモデルに拡張し、シーケンシャルトランスポートと呼ばれるこの反事実的アプローチを使用して、個々のレベルでの公平性を議論します。
提案された方法の理論的基礎を確立した後、合成データセットと実際のデータセットの両方で数値実験を通じてその応用を実証します。

要約(オリジナル)

In this paper, we link two existing approaches to derive counterfactuals: adaptations based on a causal graph, and optimal transport. We extend ‘Knothe’s rearrangement’ and ‘triangular transport’ to probabilistic graphical models, and use this counterfactual approach, referred to as sequential transport, to discuss fairness at the individual level. After establishing the theoretical foundations of the proposed method, we demonstrate its application through numerical experiments on both synthetic and real datasets.

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