Was bedeutet "Vorhersageparität"?

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Predictive Parität ist ein Fairnessmaß in der Machine Learning. Es schaut sich an, ob verschiedene Gruppen ähnliche Vorhersagen von einem Modell bekommen. Zum Beispiel, wenn ein Modell die Kreditgenehmigungen vorhersagt, überprüft die predictive parity, ob die Genehmigungsraten für verschiedene Gruppen, wie Männer und Frauen, ähnlich sind.

Wenn die predictive parity gegeben ist, bedeutet das, dass keine Gruppe unfair behandelt wird basierend auf ihren Eigenschaften. Das ist wichtig, weil es hilft sicherzustellen, dass die Ergebnisse eines Modells fair sind und keine Gruppe gegenüber einer anderen begünstigt.

Die Erreichung von predictive parity kann herausfordernd sein, besonders wenn man versucht, es mit anderen Fairnessmaßen ins Gleichgewicht zu bringen. Manchmal kann der Fokus auf eine Art von Fairness zu Problemen mit anderen führen. Deshalb ist es entscheidend, alle Aspekte von Fairness zu berücksichtigen, wenn man mit Daten und Modellen arbeitet.