文件名称：responsibly:审计和缓解机器学习系统的偏见和公平性的工具包:magnifying_glass_tilted_right::robot::toolbox:
文件大小：28.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-05 17:22:21
python data-science machine-learning natural-language-processing audit
负责任地 审计和缓解机器学习系统的偏见和公平性的工具包 :magnifying_glass_tilted_right: :robot: :toolbox: 负责任地为从业人员和研究人员开发，但也为学习者开发。 因此，它与Python中的数据科学和机器学习工具兼容，例如Numpy，Pandas，尤其是scikit-learn 。 主要目标是一站式服务，以审核机器学习系统的偏见和公平性，其次目标是通过算法干预减轻偏见并调整公平性。 此外，特别关注NLP模型。 负责任地包括三个子包： responsibly.dataset 从公平性研究中收集通用基准数据集。 responsibly.fairness 二元分类中的人口公平性，包括指标和算法干预。 responsibly.we 词嵌入中偏见（例如性别和种族）的度量和去偏方法。 为了公平起见， Responsible的功能与Solon Barocas，Moritz Hardt和Arvind Narayanan所
【文件预览】：
responsibly-master
----setup.py(2KB)
----.gitignore(3KB)
----.pyup.yml(72B)
----Makefile(7KB)
----pyproject.toml(100B)
----bin()
--------checksum(361B)
--------verchew(8KB)
--------open(336B)
----MANIFEST.in(464B)
----.isort.cfg(199B)
----LICENSE(1KB)
----Pipfile.lock(78KB)
----.pylint.ini(15KB)
----.github()
--------workflows()
----README.rst(3KB)
----tests()
--------conftest.py(136B)
--------test_cli.py(789B)
--------__init__.py(169B)
----.scrutinizer.yml(212B)
----pytest.ini(237B)
----responsibly()
--------we()
--------consts.py(18B)
--------dataset()
--------__init__.py(464B)
--------cli.py(190B)
--------utils.py(364B)
--------tests()
--------__main__.py(160B)
--------fairness()
----.pydocstyle.ini(493B)
----Pipfile(935B)
----.coveragerc(55B)
----scent.py(2KB)
----CONTRIBUTING.rst(1KB)
----CHANGELOG.rst(2KB)
----docs()
--------Makefile(609B)
--------index.rst(505B)
--------conf.py(7KB)
--------gh-pages.sh(1KB)
--------dataset.rst(462B)
--------demos.rst(306B)
--------word-embedding-bias-metric-analysis.rst(8KB)
--------make.bat(779B)
--------word-embedding-bias.rst(840B)
--------notebooks()
--------fairness.rst(2KB)
----.pycodestyle.ini(376B)
----.verchew.ini(280B)