La mesure de la différence du taux de fausses omissions calcule le nombre de transactions faussement négatives en pourcentage de toutes les transactions avec un résultat négatif.
Détails de l'indicateur
La différence de taux de fausses omissions est une mesure d'évaluation de l'équité qui peut aider à déterminer si votre actif produit des résultats biaisés.
Portée
La mesure de la différence de taux de fausses omissions évalue les actifs d'IA générative et les modèles d'apprentissage automatique.
Scores et valeurs
Le score de la mesure de la différence du taux de fausses omissions indique la prévalence des faux négatifs parmi toutes les transactions négatives pour les groupes surveillés et de référence.
- Plage de valeurs : 0.0-1.0
- Meilleur score possible : 0.0
- Ratios :
- Moins de 0 : moins de faux négatifs dans le groupe surveillé
- À 0 : Les deux groupes ont des chances égales
- Plus de 0 : Taux plus élevé de faux négatifs dans le groupe surveillé
Processus d'évaluation
Pour calculer la différence du taux de fausses découvertes, des matrices de confusion sont générées pour les groupes surveillés et de référence afin d'identifier le nombre de faux et de vrais négatifs pour chaque groupe. Les valeurs faussement et véritablement négatives sont utilisées pour calculer le taux de fausses omissions pour chaque groupe. Le taux de fausses omissions du groupe de référence est soustrait du taux de fausses omissions du groupe surveillé pour calculer la différence des taux de fausses omissions.
Calculs
La formule suivante est utilisée pour calculer le taux de fausses omissions (FOR) :
La formule suivante est utilisée pour le taux de différence de fausses omissions :
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