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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 체리 도미니 카리스 (검색결과 1 건)

      • A Study on Boosting Confidence and Correctness in Criminal Recidivism Prediction Analysis

        체리 도미니 카리스 동서대학교 일반대학원 2021 국내석사

        RANK : 233247

        사법 시스템에서 널리 사용되는 모델인 COMPAS의 현재 상태는 정확도가 65%이고 AUC가 0.7에 불과합니다. 이는 수천명의 많은 사람들에게 영향을 미치고, 사람들을 격리된 환경에 가두어서 사회에서 생산성 있게 행동하는 것을 불가능하게 만드는 분야에서 사용되기에는 너무 낮습니다. 이렇게 정확도가 낮고 특정 그룹에 대한 편견에도 불구하고, 이 모델이 미국에서 널리 사용되고 있음으로 인해, 민감한 그룹(편향된 사람들)에 속한 사람들을 불필요하게 많이 표시하고 있으며, 다른 그룹의 사람들을 충분히 표시하지 않고 있습니다. 그래서 다른 그룹의 사람들은 시스템의 통지에서 벗어나 계속해서 사회에 불필요한 해를 끼칠 수 있습니다. 이러한 용도의 모델과 그 목적은 매우 중요하며 사법 제도의 영구적인 고정물로서 성장할 수 있는 잠재력이 있지만 정확성과 설명 가능성이 개선되지 않으면, 일부 사법 당국자들은 계속 무시할 것이고 다른 사람들은 높은 정도의 실패를 경험할 것입니다. 이 시스템의 진정한 가능성과 사용성을 보여주기 위해, 이 데이터 세트로 간단한 “설명하고 업그레이드”하는 시나리오를 만들 것입니다. LIME를 사용하여 이 모델의 결과에 대한 각 기능의 중요성을 설명하고, 민감한 특징들과 잠재적으로 민감할 수 있는 특징들을 제거하여 정확성을 비교하고, 단순히 블랙 박스의 작동을 더 잘 인식하고 이렇게 인식된 새로운 지식에 따라 특징들을 조정함으로써 이 모델을 어떻게 개선 할 수 있는지 보여줄 것입니다. 이 논문에서는 COMPAS 데이터 세트에 대한 세 가지의 서로 다른 모델들을 테스트하고 민감한 특징들과 잠재적으로 민감한 특징들의 제거가 정확도에 어떤 영향을 미치는지 확인합니다.

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