Aequitas:开源偏见审计与“校正”工具包
2024-09-17 19:52:07作者:薛曦旖Francesca
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:
- 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。
- 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。
- 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。
- 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:
- 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。
- 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。
- 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:
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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