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公平性指標

Fairness Indicatorsは、バイナリおよびマルチクラス分類器の一般的に識別される公平性メトリックの簡単な計算を可能にするライブラリです。 Fairness Indicatorsツールスイートを使用すると、次のことができます。

  • 分類モデルの一般的に識別される公平性メトリックを計算します
  • サブグループ全体のモデルのパフォーマンスをベースラインまたは他のモデルと比較します
  • 信頼区間を使用して、統計的に有意な格差を明らかにします
  • 複数のしきい値で評価を実行する

以下を介して公平性指標を使用します。

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)

リソース