Forslått målemetode

Vurderingsramme for nøyaktighet i GenderAPI

Eksplorere de foreslåtte metrikkerne

Bevisstatus

Denne siden rapporterer ikke målt nøyaktighet

Det definerer protokollen og opplysninger som kreves for en fremtidig vurdering. Ingentestdatasett, eksempelstørrelse, vurderingsdato, konfidensintervall eller målt prestandeværdi er nå publisert.

Måleprinsipper

Nøyaktighet er mer enn ett hovednummer

En nyttig evaluering deler opp om en resultat er tilgjengelig fra om resultatet er riktig. Den registrerer usikkerhet og undersøker betydende segmenter istedenfor å skjule variasjon i en enkelt agregatvurdering.

01

Uavhengig evaluering

Dokumenter den gyldige evaluasjonspopulasjonen separat fra trinnpopulasjonen.

02

Dokumentert sampling

Dokumenter valg, utelukkninger, deduplisering, vektsetting og potensiell samplingbias.

03

Leakagekontroller

Registrer lekagekontroller og bevis at evaluasjonsdata ikke ble brukt i trinn.

Forslått rapporteringsavtale

Mål som kreves av dette rammeverket

Hvert mål svarer på et annet spørsmål. Ingent av dem har blitt målt for publisering enda; verdiene krever en datatidssnapp, dokumentert eksempel og godkjenning av en revisor.

Ikke målt enda

Kjent dekkelse

Andelen av gyldige input som tjenesten returnerer en støttet inferens.

Ikke målt enda

Nøyaktighet på kjent data

Riktige resultater målt kun over input med støttet inferens.

Ikke målt enda

Dekkelsesjustert nøyaktighet

En kombinert visning av tilgjengelighet og nøyaktighet på kjente utkomster.

Ikke målt enda

Ukjent rate

Inndata for hvilke tjenesten returnerer ingen støttet inferens.

Ikke målt enda

Utydelig rate

Inndata med konkurrerende eller ikke tilstrekkelig tydelige signaler.

Ikke målt enda

Kalibreringsfeil

Forskjellen mellom forutsagt sannsynlighetsområde og observerte utkomster.

Reproduserbar ved design

Vurderingsprosessen

  1. 1

    Definer populasjonen

    Fastsett gyldighet, utelukkninger, landkontekst, skriftsystemer og dedupliseringsspill før evaluering.

  2. 2

    Fryse datasett-snappet

    Registrer den evaluerte datasett og behold evalueringsskriver separert fra træningsskriver.

  3. 3

    Måle ved segment

    Oppgi utvalgsstørrelse og alle seks metrikker i helhet og for gyldige land- og skriftsegmenter.

  4. 4

    Gjennomgå og publiser

    Dokumentbegrensninger, kalibrering, vurderingsdato, versjon og godkjenning av resultatene av revisjon.

!

Ansvarlig bruk

Inferens er ikke identitet

Navnbasert inferens er sannsynlig. Den kan ikke fastslå en persons kjønnsidentitet og må ikke brukes i konsekvensrike beslutninger om en individuell person.

  • Bruk ikke infertet kjønn i konsekvensrike beslutninger om en person.
  • Behold ukjente og ambiguiteter i resultatene istedenfor å kravere et resultat.

Ukjente resultater

Definer når tjenesten returnerer ingen støttet inferens og rapporter dette resultatet separat.

Utydelige resultater

Definer konkurranse- eller lavkonfliktsituasjoner uten å kravere dem til en binær suksessresultat.

Segmentvariasjon

Aggregert prestande kan skjule forskjeller mellom land, skript og ambiguitet i input.

Calibration

Sammenlign forutsatt sannsynlighetsintervall med observerte resultater for hver gyldig segment.

Fortsett å undersøke

Forstå dataene bak en inferens

Les hvordan prosessering, valgkriterier og grenser for ansvarlig bruk er dokumentert.

Se dataprovenanse →