통계적 평등 차이 평가 지표
마지막 업데이트 날짜: 2025년 3월 07일
통계적 패리티 차이 측정 기준은 모니터링 대상 그룹과 참조 그룹의 긍정적인 결과의 비율을 비교합니다.
메트릭 세부사항
통계적 평등성 차이는 자산이 편향된 결과를 산출하는지 여부를 판단하는 데 도움이 되는 공정성 평가 지표입니다.
범위
통계적 패리티 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 : 이분법적 분류
점수와 가치
통계적 동질성 차이 측정 점수는 모니터링 대상 그룹과 참조 그룹의 유리한 결과 비율 간의 차이를 나타냅니다.
- 값의 범위 : 0.0-1.0
- 최상의 점수 : 0.0
- 비율:
- 0 미만: 모니터링 대상 그룹에 더 많은 혜택
- 0시에: 두 그룹 모두 동일한 혜택을 받음
- 0 이상: 참조 그룹에 대한 더 높은 혜택
계산하기
통계적 패리티 차이를 계산하는 데는 다음 공식이 사용됩니다
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