バイアスと公平性¶

バイアスと公平性タブは、モデルにバイアスがかかっているかどうか、またモデルがトレーニングデータから学習バイアスになっている理由を特定します。 次のセクションでは、タブの使用に関する追加情報を提供します。

モデル構築の前にバイアスと公平性を設定しなかった場合、バイアスと公平性 > 設定でリーダーボードモデルの公平性テストを設定できます。

機械学習モデルの公平性を計算し、モデルの予測動作からバイアスを特定するための方法については、バイアスと公平性のリファレンスを参照してください。

バイアスと公平性に関する注意事項¶

バイアスと公平性タブを使用するときは、次のことを考慮してください。

• バイアスと公平性のテストは、二値分類プロジェクトでのみ使用できます。
• 保護された特徴量は、データセット内のカテゴリー特徴量である必要があります。