平均絶対オッズ差メトリック
最終更新: 2025年2月05日
平均絶対オッズ差メトリックは、モニタリンググループと参照グループ間の偽陽性率と真陽性率の平均絶対差を比較します。
メトリックの詳細
平均絶対オッズ差は、 資産が偏った結果を生み出しているかどうかを判断するのに役立つ公平性評価指標です。
有効範囲 (Scope)
平均絶対オッズ差メトリックは、生成型AI 資産と機械学習モデルを評価します。
- AI 資産の種類:
- プロンプト・テンプレート
- 機械学習モデル
- 生成型AIのタスク ：テキスト分類
- 機械学習問題の種類 ：二値分類
スコアと価値
平均絶対オッズ差メトリックスコアは、保護されたグループ間の偽陽性率と偽陰性率の平均絶対差を示します。 スコアが低いほど、グループ間の公平性が高いことを示します。
- 値の範囲 ： 0.0-1.0
- 最高得点 ： 0.0
- 比率：
- 0: グループ間に格差なし
- 0以上：グループ間の格差の拡大
計算
偽陽性率（FPR）の算出には、以下の計算式を使用します
真陽性率（TPR）の算出には、以下の公式が使用されます
平均絶対オッズ差の計算には、以下の式が使用されます
親トピック： 評価基準
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