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可视化评估数据
Last updated: 2024年10月07日
您可以查看公平性评估的可视化图表，其中显示所选小时内受监视功能部件的数据点。
从洞察仪表板中，选择已部署的模型以查看有关已配置的监视器的详细信息。
要查看特定公平性统计信息背后的详细信息，请选择 "公平性" ，然后可以从公平性图表中选择特定时间。 要选择不同的特征或时间以查看详细信息，可以使用过滤器，如受监视属性、日期和时间。
解释图表
该图表提供了以下信息的直观表示:
您可以观察遭遇偏见的群体（例如，年龄在 18 - 23 岁范围内的客户）。 该图表还显示此群体的预期结果百分比。
该图表显示参考群体的预期结果百分比，即所有参考群体中的预期结果的平均值。
该图表指示存在偏见。 该范围内群体的预期结果百分比与参考群体预期结果百分比的比率，以及该比率是否超出阈值。
该图表还显示了为识别偏见而分析的有效内容表中数据内，该属性的每个非重复值的参考和受监视值的分布。 针对公平性属性的每个非重复值显示了有效内容数据的分布（甚至还显示了参考值）。 此信息可用于将偏见与模型所接收的数据量相关联。
此外，该图表还显示群体中具有预期结果的百分比。 偏见的源是此组中的数据，这些数据使结果发生偏差并导致参考类别的预期结果百分比增加。 此信息可用于识别可在重新训练模型时进行下采样的数据部分。
该图表显示的另一个重要事项是包含识别为手动标记的数据的表的名称。 每当算法检测到模型中的偏差时。 它还标识了可以发送以供人类手动标注的数据点。 然后，这些手动标记的数据可以与原始训练数据一起使用来重新训练模型。 这一经过重新训练的模型很可能消除了偏见。 与 Watson OpenScale 实例关联的数据库中存在手动标记表。
后续步骤
父主题: 使用 Watson OpenScale