# 公平性のモニタリングを設定

> 公平性のモニタリングを設定 - デプロイの「公平性の設定」タブで、公平性監視を設定します。

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## Primary page

- [公平性のモニタリングを設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/fairness-settings.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [公平性指標の選択](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/fairness-settings.html.md#select-a-fairness-metric): In-page section heading.
- [公平性監視の通知を定義する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/fairness-settings.html.md#define-fairness-monitoring-notifications): In-page section heading.

## Documentation content

デプロイの 公平性 > 設定 タブでは、デプロイに [バイアスと公平性](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/build-models/adv-opt/fairness-metrics.html.md) 設定を定義して、二値分類モデルの予測動作のバイアスを特定できます。 モデルのデプロイ以前に公平性設定を定義した場合、フィールドは自動的に入力されます。 追加情報については、 [公平性テストの定義](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/build-models/adv-opt/fairness-metrics.html.md#configure-metrics-and-mitigation) に関するセクションを参照してください。

> [!NOTE] 備考
> 公平性の設定を行うには、デプロイのターゲット監視を有効にする必要があります。 ターゲット監視では、予測統計を保存することで、ターゲットの値や分布が時間とともにどのように変化するかをDataRobotが監視できます。 ターゲット監視がオフになっている場合、 [ターゲット監視](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/data-drift-settings.html.md) を有効にするよう 公平性 タブにメッセージが表示されます。

公平性の基準と通知を設定することで、運用モデルのバイアスの根本原因を特定するのに役立ちます。 個々のモデルの 公平性 タブでは、DataRobotは保護された各特徴量に関してクラス別のバイアスと公平性を経時的に計算し、デプロイされたモデルが事前に定義された許容可能な基準を満たしていない理由を把握できるようにします。 公平性指標と用語については、 [バイアスと公平性のリファレンスのページ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/pred-ai-ref/bias-ref.html.md) を参照してください。

運用モデルの公平性を判定するには、デプロイ済みのモデルの 公平性 > 設定 タブで、バイアスと公平性のテストを設定する必要があります。 バイアスと公平性テストがデプロイ前にモデルに設定されていた場合、このフィールドは自動的に入力されます。

デプロイの 公平性の設定 ページでは、次の設定を行うことができます。

| フィールド | 説明 |
| --- | --- |
| セグメント化された分析 |  |
| トレーニングデータと予測に対するセグメント化された分析のために属性を追跡 | DataRobotで、カテゴリー特徴量など、セグメント別にデプロイ予測を監視できるようにします。 |
| 公平性 |  |
| 保護されている特徴量 | モデル予測の公平性を判定するために、保護された各特徴量のデータセット列を選択します。これらの特徴量はカテゴリー型でなければなりません。 |
| プライマリー公平性指標 | 公平性の評価に使用される平等性制約の統計的尺度を選択します。 |
| 好ましいターゲット結果 | ターゲットと比較して、保護されたクラスにとって好ましいと認識される結果値を選択します。 |
| 公平性のしきい値 | 保護されたクラスごとに適切な公平性の範囲内でモデルが実行されているかどうかを判定するための公平性のしきい値を選択します。 |
| 関連付けID |  |
| 関連付けID | モデルの予測データセットで関連付けIDを含む列の名前を定義します。 プライマリー公平性指標の2つのオプション（好ましいクラスの再現率と好ましくないクラスの再現率の平等性と好ましいクラスの適合率と好ましくないクラスの適合率の平等性）を計算するには、関連付けIDが必要です。 関連付けIDは予測データセットの識別子として機能するので、後で出力データ（「実測値」）を予測に紐づけることができます。 |
| 予測リクエストで関連付けIDを要求 | 関連付けIDフィールドに入力した列名に一致する列名が予測データセットに存在する必要があります。 有効化したときに、列がない場合はエラーが表示されます。 これは、予測行での関連付けIDの自動生成を有効にすると同時に有効にすることはできません。 |
| 予測行での関連付けIDの自動生成を有効にする | 関連付けID列の名前が定義されている場合、関連付けIDの値を自動的に設定できます。 これは、予測リクエストで関連付けIDを要求と同時に有効にすることはできません。 |
| 定義 |  |
| 定義を設定 | 監視通知のトリガーに必要な、公平性のしきい値を下回る保護クラスの数を設定します。 |

## 公平性指標の選択

DataRobotは、MLOpsにおいて以下の公平性指標をサポートしています。

- 等価平等性
- 比例平等性
- 予測バランス
- 好ましいクラスの再現率と好ましくないクラスの再現率の平等性（True Positive率とTrue Negative率の平等性）
- 好ましい予測値と好ましくない予測値の平等性（陽性的中率と陰性的中率の平等性）

デプロイに適切な公平性指標がわからない場合は、 [選択の目安](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/build-models/adv-opt/fairness-metrics.html.md#select-a-metric) をクリックしてください。

> [!NOTE] 備考
> 好ましいクラスの再現率と好ましくないクラスの再現率の平等性 および 好ましい的中率と好ましくない的中率の平等性を 計算するには、デプロイに [関連付けID](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/accuracy-settings.html.md#select-an-association-id) が必要です。

## 公平性監視の通知を定義する

本番環境モデルが危険性にさらされていたり、事前定義済みの公平性基準を満たせなかったりした場合に注意する通知を設定します。 [公平性](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/governance/mlops-fairness.html.md) タブで、公平性のステータスを視覚化できます。 公平性の監視では、プライマリー公平性指標と2つのしきい値（「注意」および「失敗」とみなされる保護されている特徴量）を使用して公平性を監視します。 指定されていない場合、DataRobotはデフォルトのしきい値を使用します。

> [!NOTE] 備考
> 定義と通知 セクションの設定にアクセスするには、公平性の設定を行って保存します。 公平性の監視設定を変更できるのは、デプロイオーナーだけです。ただし、ユーザーは [通知が送信される条件を設定する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/governance/deploy-notifications.html.md) ことができます。 コンシューマーは監視や通知の設定を変更できません。

各デプロイで公平性のステータスの計算に使用するルールをカスタマイズするには：

1. 公平性の設定ページの定義セクションで、定義を設定をクリックし、公平性を監視するためのしきい値設定を行います。 しきい値説明注意バイアスしきい値未満の保護された特徴量の数を定義します。バイアスしきい値を超えると、デプロイを「注意」として分類し、通知をトリガーします。注意のしきい値は、失敗のしきい値よりも低くする必要があります。デフォルト値：1失敗バイアスしきい値未満の保護された特徴量の数を定義します。バイアスしきい値を超えると、デプロイを「失敗」として分類し、通知をトリガーします。失敗のしきい値は、注意のしきい値よりも高くする必要があります。デフォルト値：2 備考しきい値の変更は、デプロイの履歴全体にわたって予測が行われる期間に影響します。 これらの更新されたしきい値は、公平性タブでのパフォーマンス監視のビジュアライゼーションに反映されます。
2. 公平性監視の設定を更新したら、保存をクリックします。