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Kolmogorov-Smirnov (KS)
La metrica di distorsione di Kolmogorov-Smirnov (KS) è uguale alla divergenza massima tra le etichette nelle distribuzioni per i facet a e d di un set di dati. Il test KS a due campioni implementato da SageMaker Clarify integra le altre misure di squilibrio delle etichette individuando l'etichetta più squilibrata.
La formula per la metrica di Kolmogorov-Smirnov è la seguente:
KS = max(|Pa(y) - Pd(y)|)
Ad esempio, supponiamo che un gruppo di candidati (facet a) all'università venga respinto, inserito in lista d'attesa o accettato rispettivamente al 40%, 40%, 20% e che tali tassi per gli altri candidati (facet d) siano del 20%, 10%, 70%. Quindi, il valore metrico di distorsione di Kolmogorov-Smirnov è il seguente:
KS = max(|0,4-0,2|, |0,4-0,1|, |0,2-0,7|) = 0,5
Questo ci dice che la divergenza massima tra le distribuzioni dei facet è 0,5 e si verifica nei tassi di accettazione. Ci sono tre termini nell'equazione perché le etichette sono multiclasse di cardinalità tre.
L'intervallo di valori LP per esiti binari, multicategoria e continui è [0, +1], dove:
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I valori vicini allo zero indicano che le etichette si sono distribuite uniformemente tra i facet in tutte le categorie di esiti. Ad esempio, entrambe le parti che hanno richiesto un prestito hanno ottenuto il 50% delle accettazioni e il 50% dei rifiuti.
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I valori vicini a uno indicano che le etichette di un risultato erano tutte riunite in un unico facet. Ad esempio, il facet a ha ottenuto il 100% delle accettazioni e il facet d non ne ha ottenuta nessuna.
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I valori intermittenti indicano gradi relativi di massimo squilibrio delle etichette.
