audit-AI：打造公平性与机器学习的桥梁

项目介绍

audit-AI 是一个基于 pandas 和 scikit-learn 的Python库，专门用于实现公平性感知的机器学习算法。由数据科学团队在pymetrics开发，它旨在衡量和缓解训练数据以及机器学习模型预测中歧视模式的影响。在这个日益依赖人工智能决策的世界里，audit-AI 提供了理解并识别算法公平性的工具。

项目技术分析

audit-AI 针对分类任务和回归任务提供了多种偏见测试和算法审计技术：

• 分类任务：包括4/5th规则、Fisher检验、z-test、Bayes因子和卡方检验等方法，以及sim_beta_ratio和classifier_posterior_probabilities功能。
• 回归任务：支持ANOVA，以及针对不同阈值的4/5th规则、Fisher检验、z-test、Bayes因子和卡方检验。

除此之外，项目还提供了一个名为bias_test_check的方法，用于检测模型预测结果中的偏见，并通过可视化工具plot_threshold_tests以图形形式展示不同测试在不同阈值上的表现。

项目及技术应用场景

audit-AI 主要适用于那些涉及社会敏感决策过程的机器学习应用。例如：

• 信用评估：确保信用评分系统不因种族或性别等因素产生不公平对待。
• 招聘筛选：验证雇佣决策算法是否遵循EEOC的公平标准。
• 风险预测：如预测再犯可能性，防止算法对特定群体的过度惩罚。

项目特点

• 法规遵从性：基于EEOC的指导原则来检查模型的公平性，满足统计和实际显著性的标准。
• 易用性：通过简单的API调用来执行偏见测试，如bias_test_check和plot_threshold_tests。
• 可视化：清晰的图表帮助用户直观地理解差异和潜在偏见。
• 兼容性：无缝集成于现有的pandas和scikit-learn生态系统。
• 社区驱动：作为开源项目，不断接受贡献和更新，以适应最新的研究和技术趋势。

要开始使用audit-AI，只需一行pip install audit-AI即可安装。项目提供的示例文档让上手变得简单明了。

在构建公正且高效的AI系统时，audit-AI是您不容忽视的利器。无论您是数据科学家还是软件工程师，这个库都将帮助您在追求卓越性能的同时，确保公平性贯穿始终。立即加入我们，一起迈向更加公平的人工智能未来！