fairlearn:一个Python包,用于评估和提高机器学习模型的公平性

上传者: 42174098 | 上传时间: 2022-07-25 09:24:13 | 文件大小: 16.28MB | 文件类型: ZIP
Fairlearn Fairlearn是一个Python软件包,可让人工智能(AI)系统开发人员评估其系统的公平性并减轻任何观察到的不公平问题。 Fairlearn包含缓解算法以及用于模型评估的Jupyter小部件。 除了源代码之外,该存储库还包含Jupyter笔记本,其中包含Fairlearn用法示例。 网站: : 当前的版本 当前的稳定版本可从。 我们当前的版本与0.2或更早的版本有很大的不同。 这些旧版本的用户应访问我们的。 我们所说的公平 人工智能系统可能出于多种原因而表现不公平。 在Fairlearn中,我们定义了AI系统在对人的影响(即危害)方面是否表现出不公平的行为。 我们关注两种危害: 分配危害。 当AI系统扩展或保留机会,资源或信息时,可能会发生这些危害。 一些关键的应用程序是在招聘,入学和贷款方面。 服务质量危害。 服务质量是指即使没有扩展或保留任何机会,资源或信息,系统对于一个人的工作是否也与另一个人的工作是否一样好。 我们遵循被称为“群体公平”的方法,该方法问:哪些群体的个人有遭受伤害的风险? 相关的组需要由数据科学家指定,并且是特定于应用程序的。

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