Um estudo sobre otimização multiobjetivo para treinamento de classificadores considerando critérios de imparcialidades
| Ano de defesa: | 2024 |
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Resumo: | Orientadores: Leonardo Tomazeli Duarte, Washington Alves de Oliveira |
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Um estudo sobre otimização multiobjetivo para treinamento de classificadores considerando critérios de imparcialidadesA study on multi-objective optimization for training classifiers considering fairness criteriaAlgoritmo de otimização NSGA-IIOtimização multiobjetivoNondominated Sorting Genetic Algorithm IIMulti-objective optimizationOrientadores: Leonardo Tomazeli Duarte, Washington Alves de OliveiraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Ciências AplicadasResumo: Esta dissertação investiga o uso da otimização multiobjetivo no contexto de uma tarefa de aprendizado de máquina levando em conta premissas de imparcialidade. A partir da aplicação do algoritmo de otimização objetivo algoritmo NSGA-II, abordamos o problema de treinamento de um classificador linear, considerando objetivos conflitantes relacionados ao desempenho do classificador e a seu nível de imparcialidade no que diz respeito ao desempenho do classificador para dois grupos distintos. Nossas análises consideram um banco de dados de referência na área German Credit dataset. O estudo focou especificamente nas mulheres, modificando progressivamente seus atributos para avaliar as mudanças nas métricas de desempenho e justiça. Considerando a alteração dos atributos das mulheres a cada variação, observou-se uma mudança estrutural no espaço de decisões e eventualmente na presença das fronteiras de Pareto. Inicialmente, a diversidade de soluções aumentou, mas ao longo das iterações, a capacidade de gerar soluções variadas diminuiu, refletindo uma dificuldade crescente em equilibrar os objetivos e manter a diversidade do espaço de decisões. A diminuição do hipervolume (HV) nas iterações finais sugere uma restrição no espaço de soluções, indicando que, embora tenha havido uma redução na desigualdade observada, a justiça global do modelo não foi uniformemente melhorada. A estabilidade do porcentagem de dominância (PD) em 0 ao longo das iterações reforça que a dominância relativa das soluções permaneceu constante, evidenciando a complexidade de se alcançar uma justiça global ao mesmo tempo em que se preserva a diversidade e eficiência do modelo de classificaçãoAbstract: This dissertation investigates the use of multi-objective optimization in the context of a machine learning task, considering fairness assumptions. By applying the NSGA-II optimization algorithm, we address the problem of training a linear classifier, considering conflicting objectives related to classifier performance and its level of fairness with respect to the classifier’s performance for two distinct groups. Our analyses use a reference dataset in the area, the German Credit dataset. The study specifically focused on women, progressively modifying their attributes to assess changes in performance and fairness metrics. Considering the alteration of women’s attributes with each variation, a structural change was observed in the decision space and eventually in the presence of Pareto frontiers. Initially, the diversity of solutions increased, but over iterations, the ability to generate varied solutions decreased, reflecting a growing difficulty in balancing objectives and maintaining decision space diversity. The decrease in hypervolume (HV) in the final iterations suggests a restriction in the solution space, indicating that although there was a reduction in observed inequality, the overall fairness of the model was not uniformly improved. The stability of the percentage of dominance (PD) at 0 throughout the iterations reinforces that the relative dominance of solutions remained constant, highlighting the complexity of achieving global fairness while preserving diversity and efficiency in the classification modelAbertoMestradoPesquisa Operacional e Gestão de ProcessosMestre em Engenharia de Produção e de Manufatura[s.n.]Duarte, Leonardo Tomazeli, 1982-Oliveira, Washington Alves de, 1977-Ruback, LíviaRaimundo, Marcos MedeirosUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Ciências AplicadasPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e de ManufaturaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPaula, Mateus Rodrigues de, 1998-20242024-08-20T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (72 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/28287PAULA, Mateus Rodrigues de. Um estudo sobre otimização multiobjetivo para treinamento de classificadores considerando critérios de imparcialidades. 2024. 1 recurso online (72 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Ciências Aplicadas, Limeira, SP. Disponível em: 20.500.12733/28287. Acesso em: 29 set. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1456836Cover: https://repositorio.unicamp.br/capa/capa?codigo=1456836Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-07-04T13:49:55Zoai::1456836Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2025-07-04T13:49:55Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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