audit-AI: 公平性を考慮した機械学習アルゴリズムの実装
概要
audit-AIは、pandasとsklearnの上に構築されたPythonライブラリで、機械学習アルゴリズムの公平性を測定し、偏見を軽減するためのツールです。このツールは、社会的に敏感な意思決定プロセスのために訓練された機械学習アルゴリズムによって生成された予測における差別的パターンの影響を評価します。
主な機能
- バイアステスト: 訓練データセットにおける潜在的な偏見を特定し、機械学習アルゴリズムの公平性を評価します。
- 規制遵守: 雇用選考手続きに関する統一ガイドライン（UGESP）に基づき、すべての評価ツールが保護されたグループに対して公平な取り扱いを遵守することを保証します。
- 統計的および実用的なバイアスチェック: 統計的有意性と実用的有意性の基準に基づいて、異なる人口統計グループ間の差異を評価します。
使用方法
audit-AIは、以下のようにインストールできます:
pip install audit-AI
必要なライブラリとして、scikit-learn、numpy、およびpandasが必要です。可視化には、matplotlibとseabornを使用します。
例
以下は、バイアスチェックの実装例です:
from auditai.misc import bias_test_check
X = df.loc[:, features]
y_pred = clf.predict_proba(X)
bias_test_check(labels=df['gender'], results=y_pred, category='Gender')
このコードは、性別に基づくバイアスをテストします。
競合製品との比較
audit-AIは、他のバイアス検出ツールと比較して、オープンソースであり、Python環境での実装が容易です。特に、機械学習モデルの公平性を評価するための特化した機能を提供しています。
よくある質問
Q1: audit-AIはどのようなデータセットに対応していますか？
A1: audit-AIは、一般的な機械学習データセットに対応しており、特に人口統計データを含むデータセットに最適です。
Q2: このツールはどのようにして公平性を測定しますか？
A2: audit-AIは、異なる人口統計グループ間のパス率を比較し、統計的および実用的な基準に基づいて公平性を評価します。
結論
audit-AIは、機械学習アルゴリズムの公平性を測定し、偏見を軽減するための強力なツールです。ぜひ、公式GitHubリポジトリを訪れて、最新の情報を確認してください。
