우리는 모델이 사람에게 이로운 어떤 선택이 있다고 가정합니다. 그리고 양성이 인간에게 이로운 결정이라고
가정합니다. 만약 양성이 사람에게 이롭지 않고 음성이 사람에게 해롭다면, 참 음성 비율과 거짓 양성 비율을
고려해야 합니다.
동등한 기회를 위해 그룹별로
FPR
을 확인할 수 있습니다. 이에 관한 자세한 내용은 공정성
지표 프로젝트의 조언(
https
://
github
.
com
/
tensorflow
/
tensorboard
/
blob
/
master
/
docs
/
fairness
-
indicators
.
md
)을 참고해주세요.
7.3.2
공정성 지표를 사용하여 결정 임곗값 확인하기
공정성 지표도 모델 분석에 매우 유용한 도구입니다.
TFMA
와 몇 가지 기능이 중복되지만, 특
히 다양한 결정 임곗값에서 기능별로 분할된 지표를 볼 수 있는 기능이 특히 유용합니다. 앞에
서 논의한 바와 같이, 임곗값은 분류 모델에 대한 클래스 사이의 경계를 그리는 확률 점수입니
다. 이를 통해 모델이 결정 임곗값이 다른 그룹에 적합한지 확인할 수 있습니다.
173
7
장
모델 분석 및 검증
공정성 지표 도구에 액세스하는 방법은 다양하지만, 독립 실행형 라이브러리로 사용하는 가장 ...
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