मशीन लर्निंग में भेदभाव को समझना
भेदभावशीलता इस बात का माप है कि मशीन लर्निंग मॉडल विभिन्न वर्गों या समूहों के बीच कितनी अच्छी तरह अंतर कर सकता है। यह उदाहरणों को उनकी संबंधित श्रेणियों में सही ढंग से वर्गीकृत करने की क्षमता के संदर्भ में एक मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने का एक तरीका है। भेदभाव को मापने के कई तरीके हैं, लेकिन एक सामान्य दृष्टिकोण रिसीवर ऑपरेटिंग विशेषता (आरओसी) वक्र का उपयोग करना है। आरओसी वक्र विभिन्न सीमाओं के लिए झूठी सकारात्मक दर (सकारात्मक के रूप में गलत वर्गीकृत किए गए नकारात्मक उदाहरणों का अनुपात) के विरुद्ध वास्तविक सकारात्मक दर (सही ढंग से पहचाने गए सकारात्मक उदाहरणों का अनुपात) को प्लॉट करता है। आरओसी वक्र (एयूसी-आरओसी) के तहत क्षेत्र भेदभाव का एक सामान्य उपाय है, जिसमें उच्च मूल्य बेहतर प्रदर्शन का संकेत देते हैं। भेदभाव को मापने का एक और तरीका भ्रम मैट्रिक्स का उपयोग है, जो मॉडल के प्रदर्शन का एक दृश्य प्रतिनिधित्व प्रदान करता है। एक भ्रम मैट्रिक्स प्रत्येक वर्ग या समूह के लिए वास्तविक सकारात्मक, गलत सकारात्मक, वास्तविक नकारात्मक और गलत नकारात्मक की संख्या दिखाता है। इस मैट्रिक्स से, हम सटीकता, सटीकता, रिकॉल और एफ1 स्कोर जैसे मेट्रिक्स की गणना कर सकते हैं, जो हमें मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने में मदद कर सकते हैं। मशीन लर्निंग में भेदभाव एक महत्वपूर्ण विचार है क्योंकि यह वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में एक मॉडल की उपयोगिता निर्धारित करता है। . यदि कोई मॉडल पर्याप्त रूप से भेदभावपूर्ण नहीं है, तो यह विभिन्न वर्गों या समूहों के बीच सटीक रूप से अंतर करने में सक्षम नहीं हो सकता है, जिससे खराब प्रदर्शन या गलत भविष्यवाणियां हो सकती हैं। दूसरी ओर, एक अत्यधिक भेदभावपूर्ण मॉडल उच्च सटीकता के साथ उदाहरणों को सही ढंग से वर्गीकृत करने में सक्षम हो सकता है, लेकिन अत्यधिक संवेदनशील भी हो सकता है और गलत सकारात्मक या गलत नकारात्मक होने का खतरा हो सकता है। मशीन लर्निंग का लक्ष्य अक्सर इन दो चरम सीमाओं के बीच संतुलन ढूंढना होता है, जहां मॉडल सटीक और मजबूत दोनों हो।
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