Métrico de evaluación de la diferencia de paridad estadística
Última actualización: 14 mar 2025
La métrica de diferencia de paridad estadística compara el porcentaje de resultados favorables para los grupos supervisados con los grupos de referencia.
Detalles de métrica
La diferencia de paridad estadística es una métrica de evaluación de la imparcialidad que puede ayudar a determinar si su activo produce resultados sesgados.
Ámbito
La métrica de diferencia de paridad estadística evalúa los activos de IA generativa y los modelos de aprendizaje automático.
- Tipos de activos de IA :
- Plantillas de solicitud
- Modelos de aprendizaje automático
- Tareas de IA generativa : Clasificación de texto
- Tipo de problema de aprendizaje automático : Clasificación binaria
Puntuaciones y valores
La puntuación métrica de la diferencia de paridad estadística indica la diferencia entre la proporción de resultados favorables en los grupos de referencia y los grupos supervisados.
- Rango de valores : 0.0-1.0
- Mejor puntuación posible : 0.0
- Ratios :
- Menos de 0: mayores beneficios para el grupo supervisado
- A las 0: Ambos grupos tienen los mismos beneficios
- Más de 0: mayor beneficio para el grupo de referencia
Cómo se calcula
La siguiente fórmula se utiliza para calcular la diferencia de paridad estadística:
Tema principal: Métricas de evaluación
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