平均オッズ差メトリック
最終更新: 2025年2月14日
平均オッズ差メトリックは、モニタリング対象グループと参照グループの偽陽性率と偽陰性率の差を測定します。
メトリックの詳細
平均オッズ差は、 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の評価基準です。
有効範囲 (Scope)
平均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
平均オッズ差メトリックスコアは、モニタリンググループと参照グループにおける偽陽性率と偽陰性率の差を示します。
- 値の範囲 ： 0.0-1.0
- 最高得点 ： 0.0
- 比率：
- 0時：両グループのオッズは同等
- 0未満：モニタリング対象グループのバイアス結果
- 0以上：参照グループのバイアスされた結果
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
平均オッズ差の計算には、以下の公式が使用されます
親トピック: 評価基準
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