Пример использования Pandas DataFrame для индикаторов справедливости

Посмотреть на TensorFlow.org Запустить в Google Colab Посмотреть на GitHub Скачать блокнот

Обзор тематического исследования

В этом случае исследовании мы будем применять TensorFlow модель анализ и справедливость показатели для оценки данных , хранящихся в виде панды DataFrame, где каждая строка содержит метки истинностные земли, различные функции и предсказание модели. Мы покажем, как этот рабочий процесс можно использовать для выявления потенциальных проблем справедливости, независимо от структуры, используемой для построения и обучения модели. Как и в этом тематическом исследовании, мы можем анализировать результаты любой инфраструктуры машинного обучения (например, TensorFlow, JAX и т. Д.) После их преобразования в Pandas DataFrame.

Для этого упражнения, мы будем использовать модель Deep Neural Network (DNN) , который был разработан в фигурных Ограничений по этике с Tensorflow Lattice тематическое исследование с использованием Приемной Law School набора данных из юридической школы Приемной Совета (LSAC). Этот классификатор пытается предсказать, пройдет ли студент планку, на основе результатов вступительного теста юридической школы (LSAT) и среднего академического балла. Этот классификатор пытается предсказать, преодолеет ли студент планку, на основе его результатов LSAT и среднего академического балла.

Набор данных LSAC

Набор данных используется в этом примере была первоначально собраны для исследования под названием « LSAC Национальный Продольная Бар Пассаж Исследование. LSAC Research Report Series "Линда Уайтманом в 1998 году набор данных в настоящее время размещается здесь .

  • dnn_bar_pass_prediction: Предсказание ПОСЛЕДНИЙ из модели DNN.
  • пол: Пол студента.
  • ПОСЛЕДНИЙ: LSAT оценка , полученная студентом.
  • pass_bar: Первый ярлык , указывающий истина в конце концов , является ли студент прошел бар.
  • Гонка: Гонка студента.
  • ugpa: студент бакалавриат ГПД.
!pip install -q -U pip==20.2

!pip install -q -U \
  tensorflow-model-analysis==0.30.0 \
  tensorflow-data-validation==0.30.0 \
  tfx-bsl==0.30.0

Импорт необходимых пакетов:

import os
import tempfile
import pandas as pd
import six.moves.urllib as urllib
import pprint

import tensorflow_model_analysis as tfma
from google.protobuf import text_format

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.enable_v2_behavior()

Загрузите данные и изучите исходный набор данных.

# Download the LSAT dataset and setup the required filepaths.
_DATA_ROOT = tempfile.mkdtemp(prefix='lsat-data')
_DATA_PATH = 'https://storage.googleapis.com/lawschool_dataset/bar_pass_prediction.csv'
_DATA_FILEPATH = os.path.join(_DATA_ROOT, 'bar_pass_prediction.csv')

data = urllib.request.urlopen(_DATA_PATH)

_LSAT_DF = pd.read_csv(data)

# To simpliy the case study, we will only use the columns that will be used for
# our model.
_COLUMN_NAMES = [
  'dnn_bar_pass_prediction',
  'gender',
  'lsat',
  'pass_bar',
  'race1',
  'ugpa',
]

_LSAT_DF.dropna()
_LSAT_DF['gender'] = _LSAT_DF['gender'].astype(str)
_LSAT_DF['race1'] = _LSAT_DF['race1'].astype(str)
_LSAT_DF = _LSAT_DF[_COLUMN_NAMES]

_LSAT_DF.head()

Настройте индикаторы справедливости.

Есть несколько параметров, которые вам необходимо принять во внимание при использовании индикаторов справедливости с DataFrame.

  • Ваш входной DataFrame должен содержать столбец прогноза и столбец метки из вашей модели. По умолчанию индикаторы Справедливость будет искать колонку прогнозирования называется prediction и колонки ярлык под названием label в вашем DataFrame.

    • Если ни одно из этих значений не найдено, возникает ошибка KeyError.

  • В дополнении к DataFrame, вам также необходимо включить eval_config , который должен включать метрики для вычисления, ломтики для вычисления метрики на и имена столбцов для примера этикеток и предсказания.

    • metrics_specs установит метрики для вычислений. В FairnessIndicators метрический потребуются для визуализации показателей честности , и вы можете увидеть список дополнительных необязательных метрик здесь .

    • slicing_specs является необязательным параметром нарезки , чтобы указать , какие функции вы будете заинтересованы в расследовании. В этом тематическом исследовании используется race1, однако вы также можете установить это значение для другой функции (например, пола в контексте этого DataFrame). Если slicing_specs не предусмотрено будут включены все функции.

    • Если DataFrame включает столбец метки или предсказания , который отличается от значения по умолчанию prediction или label , вы можете настроить label_key и prediction_key в новое значение.

  • Если output_path не указан временный каталог будет создан.

# Specify Fairness Indicators in eval_config.
eval_config = text_format.Parse("""
  model_specs {
    prediction_key: 'dnn_bar_pass_prediction',
    label_key: 'pass_bar'
  }
  metrics_specs {
    metrics {class_name: "AUC"}
    metrics {
      class_name: "FairnessIndicators"
      config: '{"thresholds": [0.50, 0.90]}'
    }
  }
  slicing_specs {
    feature_keys: 'race1'
  }
  slicing_specs {}
  """, tfma.EvalConfig())

# Run TensorFlow Model Analysis.
eval_result = tfma.analyze_raw_data(
  data=_LSAT_DF,
  eval_config=eval_config,
  output_path=_DATA_ROOT)

WARNING:apache_beam.runners.interactive.interactive_environment:Dependencies required for Interactive Beam PCollection visualization are not available, please use: `pip install apache-beam[interactive]` to install necessary dependencies to enable all data visualization features.
WARNING:apache_beam.io.tfrecordio:Couldn't find python-snappy so the implementation of _TFRecordUtil._masked_crc32c is not as fast as it could be.
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_model_analysis/writers/metrics_plots_and_validations_writer.py:113: tf_record_iterator (from tensorflow.python.lib.io.tf_record) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use eager execution and: 
`tf.data.TFRecordDataset(path)`
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_model_analysis/writers/metrics_plots_and_validations_writer.py:113: tf_record_iterator (from tensorflow.python.lib.io.tf_record) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use eager execution and: 
`tf.data.TFRecordDataset(path)`

Изучите производительность модели с помощью индикаторов справедливости.

После запуска индикаторов справедливости мы можем визуализировать различные метрики, которые мы выбрали для анализа производительности наших моделей. В это тематическое исследование мы включили индикаторы справедливости и произвольно выбранную AUC.

Когда мы впервые смотрим на общий AUC для каждого сегмента гонки, мы видим небольшое расхождение в характеристиках модели, но ничего, что могло бы вызвать тревогу.

  • Азиатский: 0,58
  • Черный: 0,58
  • Испанец: 0,58
  • Другое: 0,64
  • Белый: 0,6

Однако, когда мы смотрим на ложноотрицательные показатели, разбитые по расам, наша модель снова неверно предсказывает вероятность того, что пользователь перейдет границу с разной скоростью, и на этот раз делает это значительно.

  • Азиат: 0,01
  • Черный: 0,05
  • Испанец: 0,02
  • Другое: 0,01
  • Белый: 0,01

В частности, разница между чернокожими и белыми студентами составляет около 380%, а это означает, что наша модель почти в 4 раза чаще ошибочно предсказывает, что темнокожий студент не пройдет планку, чем студент, работающий в то время. Если бы мы продолжили эти усилия, практикующий мог бы использовать эти результаты как сигнал о том, что им следует уделять больше времени тому, чтобы их модель хорошо работала для людей любого происхождения.

# Render Fairness Indicators.
tfma.addons.fairness.view.widget_view.render_fairness_indicator(eval_result)

FairnessIndicatorViewer(slicingMetrics=[{'sliceValue': 'Overall', 'slice': 'Overall', 'metrics': {'auc': {'dou…

tfma.EvalResult

eval_result объект, оказывается выше в render_fairness_indicator() , имеет свой собственный API , который может быть использован для чтения результатов TFMA в свои программы.

get_slice_names() и get_metric_names()

Чтобы получить оцененные срезы и метрики, вы можете использовать соответствующие функции.

pp = pprint.PrettyPrinter()

print("Slices:")
pp.pprint(eval_result.get_slice_names())
print("\nMetrics:")
pp.pprint(eval_result.get_metric_names())

Slices:
[(),
 (('race1', 'white'),),
 (('race1', 'hisp'),),
 (('race1', 'asian'),),
 (('race1', 'black'),),
 (('race1', 'nan'),),
 (('race1', 'other'),)]

Metrics:
['fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.9',
 'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.5',
 'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.9',
 'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.9',
 'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.5',
 'auc',
 'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.5',
 'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.9',
 'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.5',
 'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.5',
 'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.9',
 'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.9',
 'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.5',
 'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.9',
 'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.9',
 'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.5',
 'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.5']

get_metrics_for_slice() и get_metrics_for_all_slices()

Если вы хотите , чтобы получить точные данные для определенного среза, то вы можете использовать get_metrics_for_slice() . Она возвращает словарь отображения метрических имена метрических значений .

baseline_slice = ()
black_slice = (('race1', 'black'),)

print("Baseline metric values:")
pp.pprint(eval_result.get_metrics_for_slice(baseline_slice))
print("Black metric values:")
pp.pprint(eval_result.get_metrics_for_slice(black_slice))

Baseline metric values:
{'auc': {'doubleValue': 0.6286112666130066},
 'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.5': {'doubleValue': 0.052173524948674464},
 'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.9': {'doubleValue': 0.0502241746297722},
 'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 4.7085412939071474e-05},
 'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.012524719841793012},
 'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
 'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.9': {'doubleValue': 0.8159509202453987},
 'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
 'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9486740804106074},
 'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.5': {'doubleValue': 4.462891060829205e-05},
 'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.014549024858303209},
 'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.5': {'doubleValue': 0.9999553710893917},
 'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9854509751416968},
 'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
 'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.05132591958939264},
 'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 0.9999529145870609},
 'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.987475280158207} }
Black metric values:
{'auc': {'doubleValue': 0.5779293775558472},
 'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.5': {'doubleValue': 0.22189128816083395},
 'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.9': {'doubleValue': 0.21048451151707703},
 'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
 'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.04880382775119617},
 'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.5': {'doubleValue': 'NaN'},
 'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.9': {'doubleValue': 0.6071428571428571},
 'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
 'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.889261744966443},
 'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
 'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.06254653760238273},
 'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
 'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9374534623976173},
 'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
 'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.11073825503355705},
 'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
 'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9511961722488038} }

Если вы хотите , чтобы получить показатели для всех срезов, get_metrics_for_all_slices() возвращает словарь отображения каждого срез в соответствующих get_metrics_for_slices(slice) .

pp.pprint(eval_result.get_metrics_for_all_slices())

{(): {'auc': {'doubleValue': 0.6286112666130066},
      'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.5': {'doubleValue': 0.052173524948674464},
      'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.9': {'doubleValue': 0.0502241746297722},
      'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 4.7085412939071474e-05},
      'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.012524719841793012},
      'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
      'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.9': {'doubleValue': 0.8159509202453987},
      'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
      'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9486740804106074},
      'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.5': {'doubleValue': 4.462891060829205e-05},
      'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.014549024858303209},
      'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.5': {'doubleValue': 0.9999553710893917},
      'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9854509751416968},
      'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
      'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.05132591958939264},
      'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 0.9999529145870609},
      'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.987475280158207} },
 (('race1', 'asian'),): {'auc': {'doubleValue': 0.5817844271659851},
                         'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.5': {'doubleValue': 0.07803790412486064},
                         'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.9': {'doubleValue': 0.07674943566591422},
                         'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                         'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.010882708585247884},
                         'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.5': {'doubleValue': 'NaN'},
                         'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.9': {'doubleValue': 0.8181818181818182},
                         'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                         'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9714285714285714},
                         'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                         'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.012263099219620958},
                         'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                         'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.987736900780379},
                         'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                         'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.02857142857142857},
                         'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                         'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9891172914147521} },
 (('race1', 'black'),): {'auc': {'doubleValue': 0.5779293775558472},
                         'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.5': {'doubleValue': 0.22189128816083395},
                         'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.9': {'doubleValue': 0.21048451151707703},
                         'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                         'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.04880382775119617},
                         'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.5': {'doubleValue': 'NaN'},
                         'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.9': {'doubleValue': 0.6071428571428571},
                         'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                         'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.889261744966443},
                         'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                         'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.06254653760238273},
                         'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                         'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9374534623976173},
                         'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                         'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.11073825503355705},
                         'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                         'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9511961722488038} },
 (('race1', 'hisp'),): {'auc': {'doubleValue': 0.5754180550575256},
                        'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.5': {'doubleValue': 0.124634858812074},
                        'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.9': {'doubleValue': 0.12139303482587065},
                        'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                        'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.017797552836484983},
                        'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.5': {'doubleValue': 'NaN'},
                        'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.9': {'doubleValue': 0.7272727272727273},
                        'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                        'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.953125},
                        'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                        'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.021421616358325218},
                        'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                        'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9785783836416748},
                        'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                        'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.046875},
                        'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                        'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.982202447163515} },
 (('race1', 'nan'),): {'auc': {'doubleValue': 0.7142857313156128},
                       'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.5': {'doubleValue': 0.125},
                       'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.9': {'doubleValue': 0.125},
                       'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                       'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.0},
                       'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.5': {'doubleValue': 'NaN'},
                       'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.9': {'doubleValue': 'NaN'},
                       'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                       'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 1.0},
                       'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                       'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.0},
                       'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                       'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.9': {'doubleValue': 1.0},
                       'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                       'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.0},
                       'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                       'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 1.0} },
 (('race1', 'other'),): {'auc': {'doubleValue': 0.6389539241790771},
                         'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.5': {'doubleValue': 0.10294117647058823},
                         'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.9': {'doubleValue': 0.09523809523809523},
                         'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                         'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.01366120218579235},
                         'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.5': {'doubleValue': 'NaN'},
                         'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.9': {'doubleValue': 0.5555555555555556},
                         'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                         'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9047619047619048},
                         'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                         'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.022058823529411766},
                         'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                         'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9779411764705882},
                         'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                         'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.09523809523809523},
                         'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                         'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9863387978142076} },
 (('race1', 'white'),): {'auc': {'doubleValue': 0.5987964272499084},
                         'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.5': {'doubleValue': 0.03360940422121293},
                         'fairness_indicators_metrics/false_discovery_rate@0.9': {'doubleValue': 0.03316050982933679},
                         'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 5.52883286338254e-05},
                         'fairness_indicators_metrics/false_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.010228340797257698},
                         'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                         'fairness_indicators_metrics/false_omission_rate@0.9': {'doubleValue': 0.925},
                         'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 1.0},
                         'fairness_indicators_metrics/false_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9761526232114467},
                         'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.5': {'doubleValue': 5.3430220132506944e-05},
                         'fairness_indicators_metrics/negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.010686044026501388},
                         'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.5': {'doubleValue': 0.9999465697798675},
                         'fairness_indicators_metrics/positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9893139559734986},
                         'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.5': {'doubleValue': 0.0},
                         'fairness_indicators_metrics/true_negative_rate@0.9': {'doubleValue': 0.02384737678855326},
                         'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.5': {'doubleValue': 0.9999447116713662},
                         'fairness_indicators_metrics/true_positive_rate@0.9': {'doubleValue': 0.9897716592027423} } }

Вывод

В рамках этого тематического исследования мы импортировали набор данных в фрейм данных Pandas, который затем проанализировали с помощью индикаторов справедливости. Понимание результатов вашей модели и лежащих в основе данных является важным шагом в обеспечении того, чтобы ваша модель не отражала вредную предвзятость. В контексте этого тематического исследования мы изучили набор данных LSAC и то, как гонка студентов может повлиять на прогнозы из этих данных. Концепция «что несправедливо и что справедливо» внедрялась во многих дисциплинах уже более 50 лет, в том числе в образовании, найме и машинном обучении ». 1 Корректность индикатор является инструментом для снижения риска проблем справедливости в вашей машине модели обучения.

Для получения дополнительной информации об использовании справедливости показателей и ресурсов , чтобы узнать больше о справедливости относится видеть здесь .

  1. Хатчинсон, Б., Митчелл, М. (2018). 50 лет испытаний (не) справедливости: уроки машинного обучения. https://arxiv.org/abs/1811.10104

Приложение

Ниже приведены несколько функций, которые помогут преобразовать модели машинного обучения в Pandas DataFrame.

# TensorFlow Estimator to Pandas DataFrame:

# _X_VALUE =  # X value of binary estimator.
# _Y_VALUE =  # Y value of binary estimator.
# _GROUND_TRUTH_LABEL =  # Ground truth value of binary estimator.

def _get_predicted_probabilities(estimator, input_df, get_input_fn):
  predictions = estimator.predict(
      input_fn=get_input_fn(input_df=input_df, num_epochs=1))
  return [prediction['probabilities'][1] for prediction in predictions]

def _get_input_fn_law(input_df, num_epochs, batch_size=None):
  return tf.compat.v1.estimator.inputs.pandas_input_fn(
      x=input_df[[_X_VALUE, _Y_VALUE]],
      y=input_df[_GROUND_TRUTH_LABEL],
      num_epochs=num_epochs,
      batch_size=batch_size or len(input_df),
      shuffle=False)

def estimator_to_dataframe(estimator, input_df, num_keypoints=20):
  x = np.linspace(min(input_df[_X_VALUE]), max(input_df[_X_VALUE]), num_keypoints)
  y = np.linspace(min(input_df[_Y_VALUE]), max(input_df[_Y_VALUE]), num_keypoints)

  x_grid, y_grid = np.meshgrid(x, y)

  positions = np.vstack([x_grid.ravel(), y_grid.ravel()])
  plot_df = pd.DataFrame(positions.T, columns=[_X_VALUE, _Y_VALUE])
  plot_df[_GROUND_TRUTH_LABEL] = np.ones(len(plot_df))
  predictions = _get_predicted_probabilities(
      estimator=estimator, input_df=plot_df, get_input_fn=_get_input_fn_law)
  return pd.DataFrame(
      data=np.array(np.reshape(predictions, x_grid.shape)).flatten())