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Différence entre les taux de rejet (DRR)
La métrique de la différence entre les taux de rejet (DRR) est la différence entre les rapports entre les prédictions négatives réelles (TN) et les valeurs négatives observées (TN + FN) pour les facettes a et d. Cette métrique mesure la différence de précision du modèle pour prédire les rejets à partir de ces deux facettes. La précision mesure la fraction de candidats non qualifiés du groupe de candidats non qualifiés, identifiés comme tels par le modèle. Si la précision du modèle pour prédire les candidats non qualifiés diverge entre les facettes, il s'agit d'un biais et son ampleur est mesurée par le. DRR
La formule de calcul de la différence de taux de rejets entre les facettes a et d :
DRR= TNd/(TN d + FNd) - TNa/(TN a + FNa)
Les composantes de l'DRRéquation précédente sont les suivantes.
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TNd sont les vrais négatifs prédits pour la facetteD.
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FNd sont les faux négatifs prédits pour la facette d.
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TPa sont les vrais négatifs prédits pour la facettea.
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FNa sont les faux négatifs prédits pour la facette a.
Par exemple, supposons que le modèle refuse d'accorder un prêt à 100 candidats d'âge moyen (facette a) (étiquettes négatives prédites), dont 80 ne sont pas qualifiés (étiquettes négatives observées). Supposons également que le modèle refuse d'accorder un prêt à 50 candidats d'autres groupes d'âge (facette d) (étiquettes positives prédites), dont seulement 40 ne sont pas qualifiés (étiquettes positives observées). Alors DRR = 40/50 - 80/100 = 0, aucun biais n'est donc indiqué.
La plage de valeurs DRR pour les étiquettes binaires, multicatégories et continues est [-1, +1].
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Des valeurs positives se produisent lorsque le rapport entre les négatifs prédits (rejets) et les résultats négatifs observés (candidats non qualifiés) pour la facette d est supérieur au même rapport pour la facette a. Ces valeurs indiquent un biais possible envers la facette favorisée a dû à la présence d'un nombre relativement supérieur de faux négatifs dans la facette a. Le biais apparent est d'autant plus extrême que la différence des rapports est importante.
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Des valeurs proches de zéro se produisent lorsque le rapport entre les négatifs prédits (rejets) et les résultats négatifs observés (candidats non qualifiés) pour les facettes a et d a des valeurs similaires, ce qui indique que le modèle prédit avec la même précision des étiquettes observées pour les résultats négatifs.
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Des valeurs négatives se produisent lorsque le rapport entre les négatifs prédits (rejets) et les résultats négatifs observés (candidats non qualifiés) pour la facette a est supérieur au rapport de la facette d. Ces valeurs indiquent un biais possible envers la facette défavorisée d dû à la présence d'un nombre relativement supérieur de faux positifs dans la facette d. Le biais apparent est d'autant plus extrême que la différence des rapports est négative.
