Desbalance de datos en términos de atributos protegidos: análisis de su impacto en un clasificador lineal

ESCALAS, EUGENIA; ECHEVESTE, RODRIGO; PETERSON, VICTORIA; FERRANTE, ENZO

(online por la pandemia)

Simposio; SIMPOSIO ARGENTINO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (ASAI); 2020

Asociación Argentina de Inteligencia Artificial (AAIA)

En este trabajo se busca estudiar el impacto del desbalance en los datos utilizados para entrenar un clasificador lineal, centrando el análisis en atributos protegidos. Dichos atributos, tales como género, grupo étnico o edad, no constituyen la clase objetivo del clasificador, sino que corresponden a características demográficas que pueden ser o no parte del problema a resolver. Los resultados obtenidos mediante experimentos sintéticos simples muestran que la exactitud sobre una población dada se deteriora cuando se encuentra subrepresentada en el conjunto de datos de entrenamiento. En todos los casos, el rendimiento del clasificador sobre la población completa es máximo cuando este conjunto de datos se encuentra balanceado en lo que respecta a atributos protegidos. Estas conclusiones son el primer paso de un trabajo que busca mostrar cómo puede atenuarse este inconveniente incorporando penalizantes que desincentiven un aumento de la exactitud sobre un subconjunto de la población en desmedro de otra.