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L'action `assessBias` du jeu d'actions `fairAITools` est un outil essentiel pour évaluer l'équité des modèles prédictifs. Elle calcule un ensemble complet de métriques de biais, permettant aux data scientists d'identifier et de quantifier les disparités de performance du modèle entre différents sous-groupes démographiques. Cette évaluation est cruciale pour garantir que les modèles ne perpétuent pas ou n'amplifient pas les biais existants, favorisant ainsi le développement d'une IA responsable et éthique.
Die Aktion `assessBias` aus dem Aktionssatz `fairAITools` wird verwendet, um Fairness-Metriken für Vorhersagemodelle zu berechnen. Sie hilft bei der Bewertung, ob ein Modell unterschiedliche Ergebnisse für verschiedene Untergruppen der Daten liefert, die durch eine 'sensible Variable' (z.B. Geschlecht, Rasse) definiert sind. Diese Aktion ist entscheidend für die Entwicklung verantwortungsvoller KI-Systeme, indem sie potenzielle Verzerrungen in den Vorhersagen des Modells aufdeckt. Sie generiert eine Reihe von Metriken, die Vergleiche zwischen Gruppen ermöglichen, wie z.B. die durchschnittliche Vorhersage, die Falsch-Positiv-Rate und die Falsch-Negativ-Rate.
The assessBias action calculates bias metrics for predictive models. This is a crucial step in ensuring fairness in artificial intelligence by identifying whether a model produces different outcomes for different subgroups, particularly those defined by sensitive variables like race or gender. The action can handle models saved as analytic stores (ASTORE) or as SAS DATA step code.