google what-if Fairness metrics说明

关于what-if 我就不做介绍了，一般 能看到 之篇文章的 同学，都应该已经了解到 它是什么了。

下面 就只对what-if 中 算法公平性这块 进行说明，什么是算法公平性，一句话概括：医生，大家一般会想起是 男性，而护士 一般都是女性，这就是 算法 不公平。

 

直接看 what-if demo

https://pair-code.github.io/what-if-tool/image.html

不多说了，直接上重点：

原文解释： https://pair-code.github.io/what-if-tool/ai-fairness.html

下面是自己总结的：

group unaware: 所有都统一对待
demographic parity: 按照分布比例，也即 如果 原始分布7;3,则预测结果 也为7:3
equal opportunity: 同等机会，意思是 每个 特征点 都有 相同的概率，也即机会 5-5开
equal accuracy: 每一个类别中的数据 预测的准确性是相同的
group thresholds: 对于预测结果，每个类别不同的标准

 

知乎： https://zhuanlan.zhihu.com/albertwang

微信公众号：AI-Research-Studio

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