Google I/O to frajda! Nadrobić zaległości w sesjach TensorFlow Zobacz sesje

Wskaźniki uczciwości

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

  • Oblicz powszechnie zidentyfikowane metryki rzetelności dla modeli klasyfikacji
  • Porównaj wydajność modelu w podgrupach z punktem odniesienia lub z innymi modelami
  • Użyj przedziałów ufności, aby ujawnić statystycznie istotne rozbieżności
  • Wykonaj ocenę na wielu progach

Użyj wskaźników uczciwości za pośrednictwem:

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