Indicadores de imparcialidade
Fairness Indicators é uma biblioteca que permite o cálculo fácil de métricas de imparcialidade comumente identificadas para classificadores binários e multiclasse. Com o conjunto de ferramentas Fairness Indicators, você pode:
- Calcular métricas de imparcialidade comumente identificadas para modelos de classificação
- Compare o desempenho do modelo em subgrupos com uma linha de base ou com outros modelos
- Use intervalos de confiança para revelar disparidades estatisticamente significativas
- Realizar avaliação em vários limites
Use indicadores de imparcialidade por meio de:
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)
