公平感知机器学习:算法、比较、基准测试
fairness-cscheid的Python项目详细描述
这个存储库旨在促进公平感知机器学习算法的基准测试。
相关文件是:
Sorelle A.Friedler、Carlos Scheidegger、Suresh Venkatasubramanian、Sonam Choudhary、Evan P.Hamilton和Derek Roth对机器学习中促进公平干预的比较研究。https://arxiv.org/abs/1802.04422
要安装此软件,请运行:
$ pip3 install fairness
以下说明仍在更新以使用新的pip可安装版本。
运行基准:
$ from fairness.benchmark import run
$ run()
这将把每个数据集的度量写入results/目录。
要生成图形和其他分析,请运行:
$ python3 analysis.py
如果尚未安装所有软件包,则可能需要运行:
$ pip install -r requirements.txt
可选:基准依赖于已包含的数据集的预处理版本 在仓库里。如果要重新生成此预处理,请运行以下命令 在运行基准脚本之前:
$ python3 preprocess.py
要添加新的数据集或算法,请参阅这些目录中自述文件中的说明。
操作系统特定的内容
在ubuntu
(我们在Ubuntu16.04上测试过,您的里程可能会有所不同)
你需要python3-dev
:
$ sudo apt-get install python3-dev
附加分析特定要求
重新生成数字(这现在很混乱。我们正在努力)
python需求(使用pip):
ggplot
系统要求:
pandoc
(Mac上的brew install pandoc
,Linux上的apt-get install pandoc
)- r(mac下载链接:https://cran.rstudio.com/bin/macosx/R-3.4.3.pkg)
R包要求(使用install.packages
):
rmarkdown
stringr
ggplot2
dplyr
magrittr
corrplot
robust