Métricas de evaluación de la puntuación de impacto
La métrica de evaluación de la puntuación de impacto compara la tasa de grupos supervisados seleccionados para recibir resultados favorables con la tasa de grupos de referencia seleccionados para recibir resultados favorables.
Detalles de métrica
La puntuación de impacto es una métrica de evaluación de la imparcialidad que puede ayudar a determinar si su activo produce resultados sesgados.
Ámbito
La métrica de puntuación de impacto evalúa los activos de IA generativa y los modelos de aprendizaje automático.
- Tipos de activos de IA :
- Plantillas de instrucción
- Modelos de modelo de aprendizaje automático
- Tareas de IA generativa : Clasificación de texto
- Tipo de problema de aprendizaje automático : Clasificación binaria
Puntuaciones y valores
La puntuación de la métrica de puntuación de impacto indica si los grupos supervisados reciben tasas de selección más altas que los grupos de referencia. Las puntuaciones más altas indican mayores tasas de selección para los grupos supervisados.
- Rango de valores : 0.0-1.0
- Mejor puntuación posible : 0.0
Valores
- Umbrales:
- Límite inferior: 0.8
- Límite superior: 1.0
Cómo calcularlo
La siguiente fórmula calcula la tasa de selección para cada grupo:
La siguiente fórmula calcula la puntuación de impacto:
