Odpowiedz już dziś na lokalne wydarzenie TensorFlow Everywhere!
Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.
Switch to English

Wskaźniki uczciwości

Wskaźniki rzetelności to biblioteka, która umożliwia łatwe obliczanie powszechnie identyfikowanych metryk uczciwości dla klasyfikatorów binarnych i wieloklasowych. Dzięki pakietowi narzędzi Fairness Indicators można:

  • Oblicz powszechnie identyfikowane metryki rzetelności dla modeli klasyfikacyjnych
  • Porównaj wydajność modelu w podgrupach z linią bazową lub z innymi modelami
  • Użyj przedziałów ufności, aby wykryć różnice istotne statystycznie
  • Przeprowadź ocenę dla wielu progów

Użyj wskaźników uczciwości poprzez:

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)

Zasoby