# 「公平性」タブ

> 「公平性」タブ - 時間の経過に伴うデプロイ済みの本番環境モデルの公平性を監視します。

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## Primary page

- [「公平性」タブ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/governance/mlops-fairness.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [バイアスの調査](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/governance/mlops-fairness.html.md#investigate-bias): In-page section heading.
- [クラスごとのバイアスの表示](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/governance/mlops-fairness.html.md#view-per-class-bias): In-page section heading.
- [時間の経過に伴う公平性の表示](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/governance/mlops-fairness.html.md#view-fairness-over-time): In-page section heading.
- [機能に関する注意事項](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/governance/mlops-fairness.html.md#feature-considerations): In-page section heading.

## Documentation content

> [!NOTE] 本機能の提供について
> 公平性 タブを使用できるのは、DataRobot MLOpsユーザーだけです。 この機能を有効にする方法については、DataRobotの担当者にお問い合わせください。

デプロイの [公平性の設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/fairness-settings.html.md) を行ったら、 公平性 タブを使用して、データセット内の保護された特徴量が事前に定義された公平性条件を満たさない場合に、モデルをリアルタイムで監視および認識できるようにするテストを設定できます。 [ガバナンスレンズ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/governance/gov-lens.html.md) で デプロイ インベントリを表示すると、 公平性 の列には、 設定 > データ タブで設定した公平性テストに基づいて各デプロイのパフォーマンスを一目で把握できる情報が表示されます。

個々のモデルの詳細情報を表示したり、モデルが公平性テストに失敗した理由を調べるには、インベントリリストでデプロイをクリックして 公平性 タブに移動します。

> [!NOTE] 備考
> 公平性ステータスに関するEメール通知を受信するには、 [通知を設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/governance/deploy-notifications.html.md) 、 [監視をスケジュール](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/fairness-settings.html.md#schedule-fairness-monitoring-notifications) 、 [公平性の監視を設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/fairness-settings.html.md) します。

## バイアスの調査

公平性 タブは、デプロイが公平性テストに失敗した理由、またどの保護されている特徴量が事前定義された公平性のしきい値を下回っているかを把握するのに役立ちます。 公平性テストに失敗した特徴量とその理由を特定するのに役立つ2つの情報をエクスポート可能な対話型の形式で視覚的に表示します。

|  | チャート | 説明 |
| --- | --- | --- |
| (1) | クラスごとのバイアスチャート | 各クラスの公平性のしきい値と公平性スコアを使用して、モデルの予測動作時に特定のクラスでバイアスが発生しているかどうかを判断します。 |
| (2) | 時間経過に伴う公平性チャート | 時間の経過に伴う保護された特徴量の公平性スコアの分布の変化を示します。 |

特徴量が しきい値を下回る としてマークされた場合、この特徴量は事前定義された公平性の条件を満たしません。

左側の特徴量を選択すると、セグメント化された属性ごとに公平性スコアが表示され、特徴量内のバイアスが存在する場所をより良く理解できます。

表示をさらに変更するには、 [バージョンセレクター](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md) のドキュメントを参照してください。

### クラスごとのバイアスの表示

クラスごとのバイアス チャートは、モデルにバイアスがあるかどうか、バイアスがある場合は、そのバイアスの程度と誰に対して好ましいまたは好ましくないバイアスかを特定するのに役立ちます。 詳細については、 [クラスごとのバイアス](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/bias/per-class.html.md) に関する既存のドキュメントを参照してください。

チャートのポイント上にカーソルを置くと、その詳細が表示されます。

### 時間の経過に伴う公平性の表示

公平性基準を設定し、公平性の監視を有効にして予測を行うと、保護された特徴量の [公平性スコア](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/pred-ai-ref/bias-ref.html.md) または特徴量の値が、デプロイの時間経過とともにどのように変化したかを確認できます。 横軸はデプロイに対して予測が作成された時間の範囲を測定し、縦軸は公平性スコアを測定します。

チャートのポイント上にカーソルを置くと、その詳細が表示されます。

名前の横にあるボックスをオフにすることで、チャート内の特定の特徴量または特徴量の値を非表示にすることもできます。

コントロールは [データドリフト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md) タブにあるものと同じように機能します。

## 機能に関する注意事項

- バイアスと公平性の監視は二値分類のモデルとデプロイでのみ使用できます。
- 予測の実測値をアップロードするには、関連付けIDが必要です。 再現率の平等性および適合率の平等性を計算するのにも使用されます。