Мы изучили попытку Амстердама создать «справедливую» модель обнаружения мошенничества ( lighthousereports.com )
«Беспристрастные» и «справедливые» модели, как правило, несколько ироничны.
Обычно его легко разработать, если нас не особо волнуют показатели производительности:
Если мы хотим, чтобы выходные данные соответствовали распределению популяции, мы просто принудительно устанавливаем его, беря максимальное предсказанное значение для каждого класса, а затем заполняя сегменты классов.
Например, если у нас 75% квадратов и 25% кругов, но круги прогнозируются с вероятностью 10 к 1, то кого это волнует? Просто берем первые 3 предсказанных квадрата и первый предсказанный круг, пока не заполним квоту.
Source: news.ycombinator.com