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निष्पक्षता संकेतक

फेयरनेस इंडिकेटर्स एक पुस्तकालय है जो बाइनरी और मल्टीकल क्लासिफायर के लिए सामान्य रूप से पहचाने गए निष्पक्षता मैट्रिक्स की आसान गणना को सक्षम करता है। निष्पक्ष संकेतक उपकरण सूट के साथ, आप कर सकते हैं:

  • वर्गीकरण मॉडल के लिए सामान्य रूप से पहचाने गए निष्पक्षता मैट्रिक्स की गणना करें
  • उपसमूहों के पार मॉडल के प्रदर्शन की तुलना एक आधार रेखा या अन्य मॉडल से करें
  • सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण विषमताओं को सतह पर लाने के लिए आत्मविश्वास के अंतराल का उपयोग करें
  • कई थ्रेसहोल्ड पर मूल्यांकन करें

के माध्यम से निष्पक्षता संकेतक का उपयोग करें:

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)

साधन