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Erkennen Sie Daten nach dem Training und modellieren Sie Verzerrungen
Die Verzerrungsanalyse nach dem Training kann helfen, Verzerrungen aufzudecken, die möglicherweise auf Verzerrungen in den Daten oder auf Verzerrungen zurückzuführen sind, die durch die Klassifizierungs- und Vorhersagealgorithmen verursacht wurden. Bei diesen Analysen werden die Daten, einschließlich der Kennzeichnungen, und die Vorhersagen eines Modells berücksichtigt. Sie bewerten die Leistung, indem Sie vorhergesagte Kennzeichnungen analysieren oder die Vorhersagen mit den beobachteten Zielwerten in den Daten in Bezug auf Gruppen mit unterschiedlichen Attributen vergleichen. Es gibt unterschiedliche Vorstellungen von Fairness, für deren Messung jeweils unterschiedliche Messwerte zur Verzerrung erforderlich sind.
Es gibt rechtliche Konzepte von Fairness, die möglicherweise nicht einfach zu erfassen sind, weil sie schwer zu erkennen sind. Zum Beispiel das US-Konzept der ungleichen Auswirkungen, das entsteht, wenn eine Gruppe, die als weniger begünstigte Facet d bezeichnet wird, negative Auswirkungen hat, auch wenn der gewählte Ansatz fair zu sein scheint. Diese Art von Verzerrung ist möglicherweise nicht auf ein Modell des maschinellen Lernens zurückzuführen, könnte aber durch eine Verzerrungsanalyse nach dem Training dennoch nachweisbar sein.
Amazon SageMaker Clarify versucht, eine konsistente Verwendung der Terminologie sicherzustellen. Eine Liste der Begriffe und ihrer Definitionen finden Sie unter Begriffe von Amazon SageMaker Clarify für Verzerrungen und Fairness.
Weitere Informationen zu Messwerten für Verzerrungen nach der Schulung finden Sie unter Erfahren Sie, wie Amazon SageMaker Clarify dabei hilft, Verzerrungen und Fairnessmaßnahmen für Machine Learning im Finanzwesen zu erkennen
