Forslaget måleprotokol

Framework til evaluering af præcision i GenderAPI

Eksperimentér med de foreslåede metriker

Bevisstatus

Denne side rapporterer ikke målepræcision

Det definerer protokol og offentliggørelse, der kræves for en fremtidig vurdering. Ingen testdata, eksempelstørrelse, vurderingsdato, konfidensinterval eller målepræstation er i øjeblikket offentliggjort.

Måleprincipper

Præcision er mere end ét hovedtal

En nyttig evaluering adskiller, om et resultat er tilgængeligt, fra om det er korrekt. Den registrerer usikkerhed og undersøger betydende dele i stedet for at skjule variationen i en enkelt agregatvurdering.

01

Uafhængig evaluering

Dokumentér den godkendte evalueringssamling uafhængigt af træningspopulationen.

02

Dokumenteret sampling

Dokumentér valg, udslag, deduplication, vægtning og potentielle samplingforbias.

03

Leakage-kontroller

Registrer leakagekontroller og bevis for, at evalueringssamlinger ikke blev brugt til træning.

Forslaget rapporteringskontrakt

Metrikker, der er krævet af dette rammeværktøj

Hver metrik svarer på en anden spørgsmål. Ingen er målt til offentliggørelse endnu; værdier kræver en datamoment, en dokumenteret prøve og godkendelse af en revisor.

Endnu ikke målt

Kendt omfang

Andelen af gyldige indgange, for hvilke tjenesten returnerer en støttet infere.

Endnu ikke målt

Præcision på kendt

Rigtige resultater målt kun over indgange med en støttet infere.

Endnu ikke målt

Omfangsjusteret præcision

En kombineret visning af resultaterne med tilgængelighed og nøjagtighed på kendte resultater.

Endnu ikke målt

Ukendt andel

Indtastninger, for hvilke tjenesten returnerer ingen støttet inferens.

Endnu ikke målt

Ambiguitetsandelen

Indtastninger med konkurrerende eller utilstrækkeligt forskellige signaler.

Endnu ikke målt

Kalibreringsfejl

Forskellen mellem forudgående sandsynlighedsbands og observerede resultater.

Reproduceret ved design

Vurderingsprocessen

  1. 1

    Definer den population

    Sæt eligibility, udslag, landssammenhæng, skriftsystemer og deduplication-regler før evaluering.

  2. 2

    Fryse datasettet snapshot

    Registrer det evaluerede dataset og bevare evalueringsskemaerne skilte fra træningsindgående data.

  3. 3

    Måle ved segment

    Udvid samplestørrelsen og alle seks metoder i det hele og for de elige land- og skriftsegmenter.

  4. 4

    Gennemgå og offentliggør

    Dokumentets begrænsninger, kalibrering, vurderingsdato, version og godkendelse af resultater af ansvarlig person.

!

Ansvarig brug

Infere er ikke identitet

Navnbasert infere er sandsynlighedsbaseret. Det kan ikke fastsætte en persons kønsskab og må ikke bruges til konsekvensbaserede beslutninger om en individuel person.

  • Brug ikke infere køn i konsekvensfulde beslutninger om en individuel person.
  • Bevare ukendte og ambiguitetsresultater i stedet for at kræve et resultat.

Ukendte resultater

Definer, hvornår tjenesten returnerer ingen støttet infere, og rapportér dette resultat separat.

Ambiguitetsresultater

Definer konkurrerende eller lavkonfliktsresultater uden at kræve dem til en binær succesresultat.

Sektors variation

Aggregatperformance kan skjule forskelle mellem lande, skriftformer og ambiguitetsindhold.

Calibration

Sammenlign de forventede sandsynlighedsbands med observerede resultater for hver godkendt segment.

Fortsæt eksperimentering

Forstå dataet bag en infere

Læs, hvordan provenance, valgkriterier og grænser for ansvarligt brug er dokumenteret.

Se data-provenance →