偵測並移除模型中的偏差

Einstein Discovery 透過偵測資料中的偏差來幫助您實作 AI 的道德使用方式，讓您能夠除去其對分析和預估的扭曲影響。偏差表示變數在模型中受到不平等地處理。

必要版本

備註 Einstein Discovery 情節現已為模型。我們希望在彈指之間就能夠將每一處的這個名稱更新，但在我們取代該名稱前，您還是會在一些地方看見先前的名稱。

適用於 Salesforce Classic 與 Lightning Experience。

CRM Analytics 隨附 (以下版本需額外付費取得 CRM Analytics：Enterprise、Performance 與 Unlimited Edition)。亦適用於 Developer Edition。

偏差範例包括：

代理變數，其中變數與敏感變數 (例如貸款申請人的街道地址和種族) 高度關聯。
不同的影響是一種分析，讓我們嘗試瞭解模型如何處理不同的群組。

Einstein Discovery 可讓您將可能與不平等待遇相關的資料 (例如種族、性別、宗教、國籍、性取向、身障、年齡等) 標記為敏感變數。Einstein Discovery 接著會在與敏感變數相關聯的模型和洞察旁顯示一個盾牌圖示，以在您調查資料時提醒可能有偏差。從模型中移除偏差變數可以產生更有道德和負責的洞察。如需概觀，請取得下列 Trailhead 模組：

若要在模型中偵測並移除偏差：

在「模型設定」中，選取您懷疑會指出有偏差的變數，按一下右側面板中的「設定」索引標籤，然後選取「針對偏差進行分析」。
按一下「更新模型」以建立新的模型版本。
若要篩選清單以使其僅包含與敏感變數相關聯的洞察，請按一下盾牌按鈕。

盾牌圖示指出此洞察與已標記為敏感的變數相關聯。
選取洞察卡。
- 如果模型處理不同類別的方式有顯著差異，則 Einstein Discovery 會向您顯示不同影響分析。
- 如果 Einstein Discovery 偵測到可能的 Proxy 變數，則會向您顯示潛在偏差分析。
按一下「編輯模型」以檢視模型設定。請注意 Einstein 如何顯示變數的盾牌圖示和「不同的影響」資料警示。
調查模型的洞察可幫助您決定是要包含敏感變數 (因為它會提供您的分析)，或是排除敏感變數並將偏差的影響從模型中移除。若要移除變數，只要停用該變數，並按一下「更新模型」以建立沒有該變數的新模型版本。