সাহায্য Kaggle উপর TensorFlow সঙ্গে গ্রেট বেরিয়ার রিফ রক্ষা চ্যালেঞ্জ যোগদান

ন্যায্যতা নির্দেশক

ফেয়ারনেস ইন্ডিকেটর হল একটি লাইব্রেরি যা বাইনারি এবং মাল্টিক্লাস শ্রেণীবিভাগের জন্য সাধারণভাবে চিহ্নিত ন্যায্যতা মেট্রিক্সের সহজ গণনা সক্ষম করে। ফেয়ারনেস ইন্ডিকেটর টুল স্যুটের সাথে, আপনি করতে পারেন:

  • শ্রেণীবিভাগ মডেলের জন্য সাধারণভাবে চিহ্নিত ন্যায্যতা মেট্রিক্স গণনা করুন
  • একটি বেসলাইনে বা অন্যান্য মডেলের সাথে সাবগ্রুপ জুড়ে মডেলের কর্মক্ষমতা তুলনা করুন
  • পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য বৈষম্যগুলি সরাতে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান ব্যবহার করুন
  • একাধিক থ্রেশহোল্ডের উপর মূল্যায়ন সঞ্চালন

এর মাধ্যমে ন্যায্যতা সূচক ব্যবহার করুন:

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)

সম্পদ