文件名称：cellophane:当数据中未观察到受保护的类时使用的算法偏差审核工具
文件大小：207KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 04:57:45
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概述 评估算法系统中沿保护类线的差异的实际挑战是，在数据中通常不会观察到保护类成员。 为了解决这一挑战，已经开发了多种方法来使用原始数据集中的代理来估算受保护的类。 其中最著名的是 ，它使用姓氏和地理位置来预测种族。 这些方法由于各种社会技术和统计原因而引起争议。 主要的统计挑战是从代理估计受保护的类成员身份是不确定的，并且需要特殊的模型选择。 使用基于代理的估计而不考虑不确定性而计算出的偏差度量从根本上说将是虚假点估计。 使用这些点估计值得出的结论将很容易受到挑战。 考虑到估算的不确定性，此审核程序包将实施所述的算法以提供有意义的视差估算。 代替生成点估计，它生成所有可能视差的范围，称为部分标识集。 即使在主集合中未观察到受保护的类成员身份，紧密集合也可以得出可靠的结论。 一般而言，范围广泛意味着代理的信息不足以得出结论。 可视化 除了计算部分标识集之外，此软件包还包含绘图功能，
【文件预览】：
cellophane-master
----.gitignore(9B)
----setup.cfg(502B)
----README.md(2KB)
----cellophane()
--------metrics.py(19KB)
--------constants.py(2KB)
--------utils.py(7KB)
--------__init__.py(105B)
--------cellophane.py(25KB)
----html()
--------cellophane()
----requirements.txt(82B)
----LICENSE.txt(1KB)
----pyproject.toml(438B)
----setup.py(585B)
----demo()
--------demo.ipynb(67KB)
--------data()