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拒否率の差 (DRR)
拒否率の差 (DRR) メトリクスは、ファセット a と d の観測された負の結果 (TN + FN) に対する真陰性 (TN) 予測の比率の差です。このメトリクスは、これらの 2 つのファセットからの拒否を予測するためのモデルの精度の差を測定します。精度は、対象外のプールから、モデルによってそのように識別された対象外の候補の割合を測定します。対象外の申請者を予測するためのモデルの精度がファセット間で異なる場合、これはバイアスであり、その大きさは DRR によって測定されます。
ファセット a および d の拒否率の差の計算式は次のとおりです。
DRR = TNd/(TNd + FNd) - TNa/(TNa + FNa)
前述の DRR 方程式の構成要素は次のとおりです。
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TNd は、ファセット d に対して予測される真陰性です。
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FNd は、ファセット d に対して予測される偽陰性です。
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TPa は、ファセット a に対して予測される真陰性です。
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FNa は、ファセット a に対して予測される偽陰性です。
例えば、モデルが 100 人の中高年のローンの申請者 (ファセット a) を拒否し (負の予測ラベル)、そのうち 80 人は実際に対象外だとします (負の観察ラベル)。また、モデルが他の年齢層 (ファセット d) から 50 人のローンの申請者を拒否し (負の予測ラベル)、そのうち 40 人だけが実際に対象外だとします (負の観測ラベル)。そうすると、DRR = 40/50 - 80/100 = 0 となり、バイアスがないことがわかります。
バイナリ、マルチカテゴリファセット、連続ラベルの DRR の値の範囲は、[-1, +1] です。
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正の値は、ファセット d の予測された負の結果 (拒否) と観測された負の結果 (資格のない申請者) の比率が、ファセット a の同様の比率よりも大きい場合に発生します。これらの値は、ファセット a で比較的多くの偽陰性が発生することによって引き起こされる有利なファセット a に対するバイアスの可能性を示します。比率の差が大きいほど、見かけ上のバイアスは大きくなります。
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ゼロに近い値は、ファセット a と d の予測された負の結果 (拒否) と観測された負の結果 (対象となる申請者) の比率が類似した値を持ち、負の結果の観察ラベルがモデルによって同じ精度で予測されていることを示す場合に発生します。
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負の値は、ファセット a の予測された負の結果 (拒否) と観測された負の結果 (対象となる申請者) の比率が、ファセット d の比率よりも大きい場合に発生します。これらの値は、ファセット d で比較的多くの偽陽性が発生することによって引き起こされる不利なファセット d に対するバイアスの可能性を示します。比率の差が負であるほど、見かけ上のバイアスは大きくなります。
