평균 확률 차이 지표
마지막 업데이트 날짜: 2025년 2월 13일
평균 오차 차이 측정 기준은 모니터링 대상 그룹과 참조 그룹 간의 오탐률과 누락률의 차이를 측정합니다.
메트릭 세부사항
평균 오차 차이는 자산이 편향된 결과를 생성하는지 여부를 판단하는 데 도움이 되는 공정성 평가 지표입니다.
범위
평균 확률 차이 측정 기준은 생성적 AI 자산과 기계 학습 모델을 평가합니다.
- 인공지능 자산의 유형 :
- 프롬프트 템플리트
- 기계 학습 모델
- 생성적 AI 작업 : 텍스트 분류
- 머신 러닝 문제 유형 : 이진 분류
점수와 가치
평균 오차 차이 측정 점수는 모니터링 대상 그룹과 참조 그룹의 오탐률과 누락률의 차이를 나타냅니다.
- 값의 범위 : 0.0-1.0
- 최상의 점수 : 0.0
- 비율:
- 0시: 두 그룹의 확률은 동일합니다
- 0 미만: 모니터링 대상 그룹에 대한 편향된 결과
- 0 이상: 참조 그룹에 대한 편향된 결과
계산하기
다음 공식은 오탐률(FPR)을 계산하는 데 사용됩니다
다음 공식은 실제 양성률(TPR)을 계산하는 데 사용됩니다
다음 공식은 평균 확률 차이를 계산하는 데 사용됩니다
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