機械学習モデルのバイアス検出ツール - audit-ai
audit-aiはpandasとsklearnの上に構築されたPythonライブラリで、公平性を考慮した機械学習アルゴリズムを実装しています。このツールは、訓練データと機械学習アルゴリズムの予測における差別的パターンの影響を測定し、緩和するためのものです。
概要： audit-aiは、社会的に敏感な意思決定プロセスのために訓練された機械学習アルゴリズムにおけるバイアスを検出することを目的としています。この研究の全体的な目標は、機械学習アルゴリズムをより公平にするための合理的な方法を考え出すことです。
コア機能：
- 様々なバイアステストとアルゴリズム監査技術を実装しています。
- 分類タスク：4/5th、fisher、z-test、bayes factor、chi squared、sim_beta_ratio、classifier_posterior_probabilities など
- 回帰タスク：anova 4/5th、fisher、z-test、bayes factor、chi squared など
- 異なる時期や地域における差異を検出するためのツールを提供しています。
基本的な使用方法：
- GitHubからソースコードを入手できます：
- pipを使用して最新バージョンをインストールできます。インストールにはscikit-learn、numpy、pandasが必要です。
- 実装例やビジュアライゼーションの方法については、関連ドキュメントを参照してください。
