文件名称：amazon-sagemaker-clarify：公平感知机器学习。 数据集和模型的偏差检测和缓解
文件大小：203KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-05 01:22:55
machine-learning fairness fairness-ai fairness-ml Python
澄清 亚马逊Sagemaker澄清 数据集和模型的偏差检测和缓解。 安装 要从PIP安装软件包，您只需执行以下操作： pip install smclarify 您可以在查看有关在笔记本上运行Bias指标的。 术语 刻面 构面是将用于测量偏差的列或要素。 构面可以具有将样本指定为“敏感”的值。 标签 标签是一列或要素，是训练机器学习模型的目标。 标签可以具有指定该样本具有“积极”结果的值。 偏差测量 偏差量度是返回偏差量度的函数。 偏差指标 偏差量度是指示通过特定偏差量度确定的检测到的偏差水平的数值。 偏差报告 给定数据集或数据集和模型组合的偏差指标的集合。 发展 建议您设置一个virtualenv。 virtualenv -p(which python3) venv source venv/bin/activate.fish pip install -e .[test] cd src
【文件预览】：
amazon-sagemaker-clarify-master
----setup.py(1KB)
----.gitignore(220B)
----devtool(2KB)
----src()
--------__init__.py(0B)
--------smclarify()
----CODEOWNERS(10B)
----.pre-commit-config.yaml(724B)
----CONTRIBUTING.md(3KB)
----CODE_OF_CONDUCT.md(309B)
----LICENSE(5KB)
----setup.cfg(800B)
----.github()
--------workflows()
----examples()
--------requirements.txt(32B)
--------Bias_metrics_usage_marketing.ipynb(98KB)
--------Bias_metrics_usage.ipynb(130KB)
----scripts()
--------run_examples.py(1KB)
----README.md(2KB)
----tests()
--------integration()
--------unit()
----NOTICE(92B)
----docs()
--------requirements.txt(7B)
--------Makefile(638B)
--------make.bat(799B)
--------README.md(322B)
--------source()
----buildspec.yml(430B)