Aequitas：开源偏见审计与“校正”工具包

项目介绍

在人工智能和机器学习领域，偏见和公平性问题日益受到关注。为了帮助数据科学家、机器学习研究人员和政策制定者更好地应对这些挑战，我们推出了 Aequitas，一个开源的偏见审计和公平机器学习（Fair ML）工具包。Aequitas 提供了一个易于使用且透明的工具，用于审计机器学习模型的预测结果，并实验性地使用 Fair ML 方法来“校正”这些偏见。

Aequitas 不仅支持对模型进行深入的偏见审计，还允许用户通过 Fair ML 方法来减少模型中的偏见。最新版本 1.0.0 引入了 Aequitas Flow，这是一个优化公平性的新功能，旨在增强偏见审计并简化 Fair ML 方法的实验过程。

项目技术分析

Aequitas 的核心功能包括：

1. 偏见审计：通过混淆矩阵相关的指标，对模型的预测结果进行全面的偏见审计。用户可以根据具体的使用场景选择重要的指标进行分析。
2. Fair ML 方法：支持多种 Fair ML 方法，包括预处理、处理中和后处理方法。这些方法可以在不同的阶段对模型进行校正，以减少偏见。
3. 实验与优化：Aequitas Flow 允许用户进行大规模的 Fair ML 实验，并集成了 Optuna 的超参数优化功能，帮助用户找到最佳的模型配置。
4. 数据集支持：内置了两个“家族”的数据集，分别是 BankAccountFraud 和 FolkTables，方便用户快速上手。

项目及技术应用场景

Aequitas 适用于以下场景：

1. 数据科学家：在进行模型开发时，可以使用 Aequitas 对模型进行偏见审计，确保模型的公平性。
2. 机器学习研究人员：通过 Aequitas Flow 进行 Fair ML 方法的实验，探索不同方法对模型偏见的影响。
3. 政策制定者：利用 Aequitas 提供的审计结果，制定更公平的 AI 政策和法规。

项目特点

Aequitas 具有以下显著特点：

1. 易用性：提供直观的 API 和丰富的示例代码，用户可以快速上手进行偏见审计和 Fair ML 实验。
2. 透明性：所有审计和校正过程都是透明的，用户可以清楚地了解每一步的操作和结果。
3. 可扩展性：支持用户自定义 Fair ML 方法，并将其集成到 Aequitas Flow 中进行实验。
4. 模块化：Fair ML 方法和数据集可以单独使用，也可以集成到实验中，灵活性高。
5. 可重复性：实验结果可以保存为工件，确保实验的可重复性和结果的可追溯性。

结语

Aequitas 是一个强大的工具，旨在帮助用户在机器学习模型中识别和减少偏见。无论你是数据科学家、研究人员还是政策制定者，Aequitas 都能为你提供必要的工具和方法，确保你的模型更加公平和透明。立即安装 Aequitas，开始你的偏见审计和 Fair ML 之旅吧！

pip install aequitas

或者从 GitHub 安装最新版本：

pip install git+https://github.com/dssg/aequitas.git

更多详细信息和示例代码，请访问 Aequitas GitHub 仓库。