Visualización de los datos correspondientes a una hora específica

Para ver detalles sobre una estadística de equidad determinada, pulse en el gráfico para una hora específica. Se abre una visualización de los puntos de datos para una característica seleccionada a la hora seleccionada.

Para seleccionar una característica o tiempo diferentes para revisar los detalles, puede utilizar los filtros, por ejemplo, Atributo supervisado, Fecha y Hora.

Interpretación del gráfico

El gráfico muestra varios elementos:

  • Puede observar la población que experimenta sesgos (por ejemplo, clientes en el rango de 18 a 23 años). El gráfico muestra también el porcentaje del resultado esperado para esta población.

  • El gráfico muestra el porcentaje del resultado previsto para la población de referencia, que es la media del resultado previsto en todas las poblaciones de referencia.

  • El gráfico indica la presencia de sesgo. La proporción del porcentaje de resultados previstos para las poblaciones del rango con el porcentaje de resultados previstos para la población de referencia y si se supera el umbral.

  • El gráfico muestra también la distribución de los valores de referencia y supervisados para cada valor individual del atributo en los datos de la tabla de carga útil que se ha analizado para identificar el sesgo. La distribución de los datos de carga útil se muestra para cada valor individual del atributo de equidad (incluso se muestran los valores de referencia). Esta información se puede utilizar para correlacionar el sesgo con la cantidad de datos que ha recibido el modelo.

  • Además, el gráfico muestra el porcentaje de la población con resultados previstos. El origen del sesgo son los datos de este grupo, que ha generado una desviación en los resultados, y han conllevado el aumento del porcentaje de resultados previstos para la clase de referencia. Esta información se puede utilizar para identificar qué partes de los datos se pueden submuestrear cuando se vuelve a entrenar el modelo.

  • Otro aspecto importante que muestra el gráfico es el nombre de la tabla que contiene los datos que se ha identificado para el etiquetado manual. Siempre que el algoritmo detecte sesgos en un modelo. También identifica los puntos de datos que los usuarios pueden enviar para el etiquetado manual. A continuación, estos datos etiquetados manualmente se pueden utilizar junto con los datos de entrenamiento originales para volver a entrenar el modelo. Es probable que este modelo reentrenado no esté sesgado. La tabla de etiquetado manual está presente en la base de datos asociada con la instancia de Watson OpenScale.

Próximos pasos

Para obtener más información, consulte Descripción general de las métricas de equidad.