文件名称：actionable-recourse:python工具来检查线性分类中的资源
文件大小：6.26MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-18 08:53:59
Python
actionable-recourse是一个用于资源验证和报告的python 库。 机器学习的追索权？ 追索权是一个人通过改变可操作的输入变量来改变机器学习模型预测的能力——例如， income和n_credit_cards而不是age或alma_mater 。 在面向消费者的机器学习应用程序中，追索权是程序公平的一个重要方面。 例如，当消费者被机器学习模型拒绝贷款时，他们应该能够以保证批准的方式更改模型的输入变量。 否则，只要模型被部署，这个人就会被拒绝贷款，并被剥夺影响影响他们生计的决定的能力。 验证和报告 该库通过验证和报告保护消费者免受这种伤害。 这些工具可用于回答以下问题： 一个人可以做什么才能从给定的模型中获得有利的预测？ 有多少人可以改变他们的预测？ 人们改变他们的预测有多难？ 具体功能包括： 为机器学习模型的每个输入变量自定义一组可行的操作。 为一个人生成一
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actionable-recourse-master
----requirements.txt(213B)
----examples()
--------ex_01_quickstart.ipynb(51KB)
--------cfpb_tech_sprint_demo.ipynb(37KB)
--------paper()
--------README.md(870B)
--------ex_02_audit_model-effects-of-recourse-demo.ipynb(227KB)
--------ex_04_audit_demo-disparities-in-recourse.ipynb(150KB)
--------ex_03_audit_out-of-sample-demo.ipynb(160KB)
----CONTRIBUTING.md(4KB)
----LICENSE(1KB)
----setup.py(603B)
----README.md(5KB)
----recourse()
--------print_recourse_audit_report.py(4KB)
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--------helper_functions.py(5KB)
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----tests()
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--------german_processed.csv(75KB)
--------credit_processed.csv(1.3MB)
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--------test_bounds.py(1KB)
----.gitignore(1KB)