Помогают защитить Большой Барьерный Риф с TensorFlow на Kaggle Присоединяйтесь вызов

Индикаторы справедливости

Индикаторы справедливости - это библиотека, которая позволяет легко вычислять общепринятые показатели справедливости для двоичных и мультиклассовых классификаторов. С помощью набора инструментов индикаторов честности вы можете:

  • Вычисление общепринятых показателей справедливости для моделей классификации
  • Сравните производительность модели в разных подгруппах с базовыми или другими моделями
  • Используйте доверительные интервалы, чтобы выявить статистически значимые расхождения
  • Выполните оценку по нескольким пороговым значениям

Используйте индикаторы честности через:

eval_config_pbtxt = """

model_specs {
    label_key: "%s"
}

metrics_specs {
    metrics {
        class_name: "FairnessIndicators"
        config: '{ "thresholds": [0.25, 0.5, 0.75] }'
    }
    metrics {
        class_name: "ExampleCount"
    }
}

slicing_specs {}
slicing_specs {
    feature_keys: "%s"
}

options {
    compute_confidence_intervals { value: False }
    disabled_outputs{values: "analysis"}
}
""" % (LABEL_KEY, GROUP_KEY)

Ресурсы