公平な AI ツール アクションセット: 構文

casLib="string"

dataSourceOptions={adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

name="table-name"

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

where="where-expression"

}

tableCASLVariable="string",

={{

CASLVar="string",

caslib="string"

computedOnDemand=TRUE | FALSE

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

computedVarsProgram="string"

dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

name="table-name"

onDemand=TRUE | FALSE

where="where-expression"

casLib="string"

name="table-name"

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

where="where-expression"

}

}, {...}},

={{

casout

caslib="string"

compress=TRUE | FALSE

indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}

label="string"

lifetime=64-bit-integer

maxMemSize=64-bit-integer

memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"

name="table-name"

onDemand=TRUE | FALSE

promote=TRUE | FALSE

replace=TRUE | FALSE

replication=integer

tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"

threadBlockSize=64-bit-integer

timeStamp="string"

where={"string-1" <, "string-2", ...>}

key="string"

}, {...}},

tolerance=double,

trainProgram="string",

tuneBound=TRUE | FALSE,

vars={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>},

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

length=integer,

name="string",

nfd=integer,

nfl=integer,

weightCASLVariable="string"

;

必須パラメーター

要約: 入力テーブルと出力テーブル

行にサブパラメーターが含まれる場合は、サブパラメーターに名前、caslibなどを指定できます。サブパラメーターが含まれない場合は、パラメーターに名前、caslibなどを指定できます。

入力テーブルの読み込みパラメーター
パラメーター	サブパラメーター	説明
required parametertable	—	入力データテーブルを指定します。
tableModList	required parametertable	学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に修正し渡すテーブルのリストを指定します。table パラメーターに指定したテーブルがこのリストに追加されます。

出力テーブルの作成パラメーター
パラメーター	サブパラメーター	説明
tableSaveList	required parametercasout	学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) の実行後に保存するテーブルのリストを指定します。テーブルは、biasMetric パラメーターで指定したバイアス測定がその反復で改善された場合にのみ保存されます。

パラメーターの説明

biasMetric="string"

バイアス測定のタイプを指定します。指定できるタイプは、'DEMOGRAPHICPARITY'、'EQUALIZEDODDS'、'EQUALOPPORTUNITY'、'PREDICTIVEPARITY' の 4 つです。

デフォルト	"PREDICTIVEPARITY"

bound=double

Exponentiated Gradient Reduction アルゴリズムの境界値を指定します。

デフォルト	100
最小値	1

copyVarsCASLVariable="string"

スコアリングされたテーブル作成用の copyVars リストを含む学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡される CASL 変数の名前を指定します。

デフォルト	"copyVars"

cutoff=double

混同行列のカットオフを指定します。

別名	intoCutPt
デフォルト	0.5
範囲	(0, 1)

event="string"

関心の対象である事象を表す応答 (ターゲット) 変数のフォーマットされた値を指定します。

frequency={casvardesc}

頻度値を含む変数を指定します。

frequency パラメーターの指定の詳細については、共通 casvardesc パラメーターを参照してください。

別名	freq

iterationCASLVariable="string"

現在の指数勾配縮小反復の値を含む学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡される CASL 変数の名前を指定します。

デフォルト	"iteration"

learningRate=double

Exponentiated Gradient Reduction アルゴリズムの更新に使用するステップサイズを指定します。

デフォルト	0.01
範囲	(0, 1)

logLevel=64-bit-integer

印刷するログ情報のレベルを指定します。レベルが高いほど、より多くの情報が表示されます。

デフォルト	1
範囲	0–7

maxIters=64-bit-integer

Exponentiated Gradient Reduction アルゴリズムを実行する最大反復回数を指定します。

別名	maxIterations
デフォルト	10
範囲	1–50

nBins=64-bit-integer

リフト計算で使用するビン数を指定しています。

デフォルト	20
範囲	2–100

predictedVariables={{casvardesc-1} <, {casvardesc-2}, ...>}

モデルの予測を含む変数のリストを指定します。変数の順序は、responseLevels パラメーターで指定した順序と一致する必要があります。あるいは、predictedVariablesResultKey パラメーターを使用して、学習プログラム(trainProgram パラメーターで指定) からの戻り値として変数のリストを渡すこともできます。

name="string"

変数の名前を指定します。

predictedVariablesResultKey="string"

予測変数名を指定する学習プログラム (trainProgram trainProgram パラメーターで指定) によって返される結果キーを指定します。

デフォルト	"predictedVariables"

* response={casvardesc}

教師あり学習の応答 (ターゲット) 変数を指定します。

別名	target

name="string"

変数の名前を指定します。

responseLevels={"string-1" <, "string-2", ...>}

応答 (ターゲット) 変数のフォーマットされた値のリストを指定します。変数の順序は、predictedVariables パラメーターで指定した順序と一致する必要があります。event パラメーターを省略した場合、最初のフォーマットされた値が事象であるとみなされます。

別名	targetLevels

responseLevelsResultKey="string"

応答 (ターゲット) 変数のレベルを指定する学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) によって返される結果キーを指定します。

別名	targetLevelsResultKey
デフォルト	"responseLevels"

rocStep=double

受信者操作特性 (ROC) の計算に使用するステップサイズを指定します。

別名	cutStep
デフォルト	0.05
範囲	(0–0.5]

scoredCASLVariable="string"

スコアリングされたテーブルの出力仕様を含む学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡される CASL 変数の名前を指定します。

デフォルト	"casout"

seed=double

乱数生成器のシードを指定します。デフォルトでは、乱数ストリームはコンピュータークロックからの時刻に基づいています。ゼロまたは負のシード値を指定すると、コンピュータークロックの時刻に基づく乱数ストリームも生成されます。実行の間に再現可能な乱数シーケンスが必要な場合は、0 より大きい値を指定します。

デフォルト	0

selectionDepth=64-bit-integer

リフト計算で使用する深さを指定します。

デフォルト	10
範囲	(0–100]

* sensitiveVariable={casvardesc}

バイアス計算で使用する感度変数を指定します。

name="string"

変数の名前を指定します。

* table={castable}

入力データテーブルを指定します。

長い形式	table={name="table-name"}
短い形式	table="table-name"

castable の値は次のいずれかになります:

caslib="string"

アクションで使用する入力テーブルの caslib を指定します。デフォルトでは、アクティブな caslib が使用されます。別の caslib からテーブルにアクセスする必要がある場合にのみ値を指定します。

computedOnDemand=TRUE | FALSE

True に設定すると、アクションの開始時ではなくテーブルのロード時に計算変数が作成されます。

別名	compOnDemand
デフォルト	FALSE

computedVars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

作成する計算変数の名前を指定します。computedVarsProgram パラメーターの各変数の式を指定します。このパラメーターを指定しない場合、computeVarsProgram のすべての変数が自動的に含まれます。

別名	compVars

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

computedVarsProgram="string"

computedVars パラメーターに含める各計算変数の式を指定します。

別名	compPgm

dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

入力テーブルの名前を指定します。

onDemand=TRUE | FALSE

このパラメーターは非推奨です。

デフォルト	TRUE

where="where-expression"

入力データをサブセット化する式を指定します。

whereTable={groupbytable}

WHERE フィルターとして使用する行を含む入力テーブルを指定します。vars パラメーターが指定されていない場合は、入力テーブルとフィルタリングテーブルに共通するすべての変数名を使用して一致する行を検索します。入力テーブルの where パラメーターとこのパラメーターが指定されている場合、このフィルタリングテーブルが最初に適用されます。

groupbytable の値は次のいずれかになります:

casLib="string"

フィルターテーブルの caslib を指定します。デフォルトでは、アクティブな caslib が使用されます。

dataSourceOptions={adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

dataSourceOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 dataSourceOptions パラメーターを参照してください。

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

フィルターテーブルの名前を指定します。

vars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

フィルターテーブルから使用する変数名を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

where="where-expression"

フィルターテーブルからデータをサブセット化する式を指定します。

tableCASLVariable="string"

変更された入力データテーブル情報を含む学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡される CASL 変数の名前を指定します。軽減する学習ステップでは、このテーブルを使用する必要があります。

デフォルト	"table"

tableModList={{fairaitools_mitigateBias_tableModList-1} <, {fairaitools_mitigateBias_tableModList-2}, ...>}

学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に修正し渡すテーブルのリストを指定します。table パラメーターに指定したテーブルがこのリストに追加されます。

fairaitools_mitigateBias_tableModList の値は次のいずれかになります:

* CASLVar="string"

変更された入力データテーブル情報を含む学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡される CASL 変数の名前を指定します。

* table={castable}

入力データテーブルを指定します。

castable の値は次のいずれかになります:

caslib="string"

computedOnDemand=TRUE | FALSE

True に設定すると、アクションの開始時ではなくテーブルのロード時に計算変数が作成されます。

別名	compOnDemand
デフォルト	FALSE

computedVars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

別名	compVars

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

computedVarsProgram="string"

computedVars パラメーターに含める各計算変数の式を指定します。

別名	compPgm

dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

入力テーブルの名前を指定します。

onDemand=TRUE | FALSE

このパラメーターは非推奨です。

デフォルト	TRUE

where="where-expression"

入力データをサブセット化する式を指定します。

whereTable={groupbytable}

groupbytable の値は次のいずれかになります:

casLib="string"

フィルターテーブルの caslib を指定します。デフォルトでは、アクティブな caslib が使用されます。

dataSourceOptions={adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

dataSourceOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 dataSourceOptions パラメーターを参照してください。

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

フィルターテーブルの名前を指定します。

vars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

フィルターテーブルから使用する変数名を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

where="where-expression"

フィルターテーブルからデータをサブセット化する式を指定します。

tableSaveList={{fairaitools_mitigateBias_tableSaveList-1} <, {fairaitools_mitigateBias_tableSaveList-2}, ...>}

学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) の実行後に保存するテーブルのリストを指定します。テーブルは、biasMetric パラメーターで指定したバイアス測定がその反復で改善された場合にのみ保存されます。

fairaitools_mitigateBias_tableSaveList の値は次のいずれかになります:

* casout={casouttable}

学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) によって返されるテーブルの保存場所を指定します。

casout パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。

* key="string"

コピーするテーブルを指定する学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) によって返される応答キーの名前を指定します。

tolerance=double

パリティ制約違反のトレランスを指定します。このパラメーターを 0 に設定すると、アクションは maxIters パラメーターで指定した最大反復回数まで学習を行います。

デフォルト	0.005
範囲	[0–1)

* trainProgram="string"

モデルを学習するための CASL 学習コードを指定します。このコードは、copyVarsCASLVariable パラメーター、scoredCASLVariable パラメーター、tableCASLVariable パラメーター、weightCASLVariable パラメーターで指定する値と組み合わせて使用されます。

別名	code

tuneBound=TRUE | FALSE

True に設定すると、境界値を調整する必要があることを指定します。

デフォルト	FALSE

vars={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡す追加の変数を指定します。

weight={casvardesc}

重み値を含む変数を指定します。Exponentiated Gradient Reduction アルゴリズムによって生成される重みには、学習中にこれらの値が乗算されます。

weight パラメーターの指定の詳細については、共通 casvardesc パラメーターを参照してください。

weightCASLVariable="string"

重み変数の名前を含む学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡される CASL 変数の名前を指定します。

デフォルト	"weight"

mitigateBias アクション

予測モデルの学習中のバイアスを軽減します。

Lua 構文

すべて展開すべて折りたたむ

results, info = s:fairAITools_mitigateBias{

biasMetric="string",

bound=double,

copyVarsCASLVariable="string",

cutoff=double,

event="string",

frequency

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

length=integer,

name="string",

nfd=integer,

nfl=integer,

iterationCASLVariable="string",

learningRate=double,

logLevel=64-bit-integer,

maxIters=64-bit-integer,

nBins=64-bit-integer,

predictedVariables

={{

name="string"

}, {...}},

predictedVariablesResultKey="string",

response

name="string"

responseLevels={"string-1" <, "string-2", ...>},

responseLevelsResultKey="string",

rocStep=double,

scoredCASLVariable="string",

seed=double,

selectionDepth=64-bit-integer,

sensitiveVariable

name="string"

caslib="string",

computedOnDemand=true | false,

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}},

computedVarsProgram="string",

dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>},

name="table-name",

onDemand=true | false,

where="where-expression",

casLib="string"

name="table-name"

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

where="where-expression"

}

tableCASLVariable="string",

={{

CASLVar="string",

caslib="string"

computedOnDemand=true | false

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

computedVarsProgram="string"

dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

name="table-name"

onDemand=true | false

where="where-expression"

casLib="string"

name="table-name"

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

where="where-expression"

}

}, {...}},

={{

casout

caslib="string"

compress=true | false

indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}

label="string"

lifetime=64-bit-integer

maxMemSize=64-bit-integer

memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"

name="table-name"

onDemand=true | false

promote=true | false

replace=true | false

replication=integer

tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"

threadBlockSize=64-bit-integer

timeStamp="string"

where={"string-1" <, "string-2", ...>}

key="string"

}, {...}},

tolerance=double,

trainProgram="string",

tuneBound=true | false,

vars={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>},

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

length=integer,

name="string",

nfd=integer,

nfl=integer,

weightCASLVariable="string"

}

必須パラメーター

要約: 入力テーブルと出力テーブル

入力テーブルの読み込みパラメーター
パラメーター	サブパラメーター	説明
required parametertable	—	入力データテーブルを指定します。
tableModList	required parametertable	学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に修正し渡すテーブルのリストを指定します。table パラメーターに指定したテーブルがこのリストに追加されます。

出力テーブルの作成パラメーター
パラメーター	サブパラメーター	説明
tableSaveList	required parametercasout	学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) の実行後に保存するテーブルのリストを指定します。テーブルは、biasMetric パラメーターで指定したバイアス測定がその反復で改善された場合にのみ保存されます。

パラメーターの説明

biasMetric="string"

バイアス測定のタイプを指定します。指定できるタイプは、'DEMOGRAPHICPARITY'、'EQUALIZEDODDS'、'EQUALOPPORTUNITY'、'PREDICTIVEPARITY' の 4 つです。

デフォルト	"PREDICTIVEPARITY"

bound=double

Exponentiated Gradient Reduction アルゴリズムの境界値を指定します。

デフォルト	100
最小値	1

copyVarsCASLVariable="string"

デフォルト	"copyVars"

cutoff=double

混同行列のカットオフを指定します。

別名	intoCutPt
デフォルト	0.5
範囲	(0, 1)

event="string"

関心の対象である事象を表す応答 (ターゲット) 変数のフォーマットされた値を指定します。

frequency={casvardesc}

頻度値を含む変数を指定します。

frequency パラメーターの指定の詳細については、共通 casvardesc パラメーターを参照してください。

別名	freq

iterationCASLVariable="string"

現在の指数勾配縮小反復の値を含む学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡される CASL 変数の名前を指定します。

デフォルト	"iteration"

learningRate=double

Exponentiated Gradient Reduction アルゴリズムの更新に使用するステップサイズを指定します。

デフォルト	0.01
範囲	(0, 1)

logLevel=64-bit-integer

印刷するログ情報のレベルを指定します。レベルが高いほど、より多くの情報が表示されます。

デフォルト	1
範囲	0–7

maxIters=64-bit-integer

Exponentiated Gradient Reduction アルゴリズムを実行する最大反復回数を指定します。

別名	maxIterations
デフォルト	10
範囲	1–50

nBins=64-bit-integer

リフト計算で使用するビン数を指定しています。

デフォルト	20
範囲	2–100

predictedVariables={{casvardesc-1} <, {casvardesc-2}, ...>}

name="string"

変数の名前を指定します。

predictedVariablesResultKey="string"

予測変数名を指定する学習プログラム (trainProgram trainProgram パラメーターで指定) によって返される結果キーを指定します。

デフォルト	"predictedVariables"

* response={casvardesc}

教師あり学習の応答 (ターゲット) 変数を指定します。

別名	target

name="string"

変数の名前を指定します。

responseLevels={"string-1" <, "string-2", ...>}

別名	targetLevels

responseLevelsResultKey="string"

応答 (ターゲット) 変数のレベルを指定する学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) によって返される結果キーを指定します。

別名	targetLevelsResultKey
デフォルト	"responseLevels"

rocStep=double

受信者操作特性 (ROC) の計算に使用するステップサイズを指定します。

別名	cutStep
デフォルト	0.05
範囲	(0–0.5]

scoredCASLVariable="string"

スコアリングされたテーブルの出力仕様を含む学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡される CASL 変数の名前を指定します。

デフォルト	"casout"

seed=double

デフォルト	0

selectionDepth=64-bit-integer

リフト計算で使用する深さを指定します。

デフォルト	10
範囲	(0–100]

* sensitiveVariable={casvardesc}

バイアス計算で使用する感度変数を指定します。

name="string"

変数の名前を指定します。

* table={castable}

入力データテーブルを指定します。

長い形式	table={name="table-name"}
短い形式	table="table-name"

castable の値は次のいずれかになります:

caslib="string"

computedOnDemand=true | false

True に設定すると、アクションの開始時ではなくテーブルのロード時に計算変数が作成されます。

別名	compOnDemand
デフォルト	false

computedVars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

別名	compVars

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

computedVarsProgram="string"

computedVars パラメーターに含める各計算変数の式を指定します。

別名	compPgm

dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

入力テーブルの名前を指定します。

onDemand=true | false

このパラメーターは非推奨です。

デフォルト	true

where="where-expression"

入力データをサブセット化する式を指定します。

whereTable={groupbytable}

groupbytable の値は次のいずれかになります:

casLib="string"

フィルターテーブルの caslib を指定します。デフォルトでは、アクティブな caslib が使用されます。

dataSourceOptions={adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

dataSourceOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 dataSourceOptions パラメーターを参照してください。

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

フィルターテーブルの名前を指定します。

vars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

フィルターテーブルから使用する変数名を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

where="where-expression"

フィルターテーブルからデータをサブセット化する式を指定します。

tableCASLVariable="string"

デフォルト	"table"

tableModList={{fairaitools_mitigateBias_tableModList-1} <, {fairaitools_mitigateBias_tableModList-2}, ...>}

fairaitools_mitigateBias_tableModList の値は次のいずれかになります:

* CASLVar="string"

変更された入力データテーブル情報を含む学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡される CASL 変数の名前を指定します。

* table={castable}

入力データテーブルを指定します。

castable の値は次のいずれかになります:

caslib="string"

computedOnDemand=true | false

True に設定すると、アクションの開始時ではなくテーブルのロード時に計算変数が作成されます。

別名	compOnDemand
デフォルト	false

computedVars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

別名	compVars

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

computedVarsProgram="string"

computedVars パラメーターに含める各計算変数の式を指定します。

別名	compPgm

dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

入力テーブルの名前を指定します。

onDemand=true | false

このパラメーターは非推奨です。

デフォルト	true

where="where-expression"

入力データをサブセット化する式を指定します。

whereTable={groupbytable}

groupbytable の値は次のいずれかになります:

casLib="string"

フィルターテーブルの caslib を指定します。デフォルトでは、アクティブな caslib が使用されます。

dataSourceOptions={adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

dataSourceOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 dataSourceOptions パラメーターを参照してください。

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

フィルターテーブルの名前を指定します。

vars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

フィルターテーブルから使用する変数名を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

where="where-expression"

フィルターテーブルからデータをサブセット化する式を指定します。

tableSaveList={{fairaitools_mitigateBias_tableSaveList-1} <, {fairaitools_mitigateBias_tableSaveList-2}, ...>}

fairaitools_mitigateBias_tableSaveList の値は次のいずれかになります:

* casout={casouttable}

学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) によって返されるテーブルの保存場所を指定します。

casout パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。

* key="string"

コピーするテーブルを指定する学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) によって返される応答キーの名前を指定します。

tolerance=double

デフォルト	0.005
範囲	[0–1)

* trainProgram="string"

別名	code

tuneBound=true | false

True に設定すると、境界値を調整する必要があることを指定します。

デフォルト	false

vars={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡す追加の変数を指定します。

weight={casvardesc}

重み値を含む変数を指定します。Exponentiated Gradient Reduction アルゴリズムによって生成される重みには、学習中にこれらの値が乗算されます。

weight パラメーターの指定の詳細については、共通 casvardesc パラメーターを参照してください。

weightCASLVariable="string"

重み変数の名前を含む学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡される CASL 変数の名前を指定します。

デフォルト	"weight"

mitigateBias アクション

予測モデルの学習中のバイアスを軽減します。

Python 構文

すべて展開すべて折りたたむ

results=s.fairAITools.mitigateBias(

biasMetric="string",

bound=double,

copyVarsCASLVariable="string",

cutoff=double,

event="string",

frequency

"format":"string",

"formattedLength":integer,

"label":"string",

"length":integer,

"name":"string",

"nfd":integer,

"nfl":integer,

iterationCASLVariable="string",

learningRate=double,

logLevel=64-bit-integer,

maxIters=64-bit-integer,

nBins=64-bit-integer,

predictedVariables

=[{

"name":"string"

}<, {...}>],

predictedVariablesResultKey="string",

response

"name":"string"

responseLevels=["string-1" <, "string-2", ...>],

responseLevelsResultKey="string",

rocStep=double,

scoredCASLVariable="string",

seed=double,

selectionDepth=64-bit-integer,

sensitiveVariable

"name":"string"

"caslib":"string",

"computedOnDemand":True | False,

"computedVars"

:[{

"format":"string",

"formattedLength":integer,

"label":"string",

"name":"variable-name",

"nfd":integer,

"nfl":integer

}<, {...}>],

"computedVarsProgram":"string",

"dataSourceOptions":{"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>},

"importOptions":{"fileType":"ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters},

"name":"table-name",

"onDemand":True | False,

"where":"where-expression",

"whereTable"

"casLib":"string"

"dataSourceOptions":{adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

"name":"table-name"

"vars"

:[{

"format":"string",

"formattedLength":integer,

"label":"string",

"name":"variable-name",

"nfd":integer,

"nfl":integer

}<, {...}>]

"where":"where-expression"

}

tableCASLVariable="string",

=[{

"CASLVar":"string",

"table"

"caslib":"string"

"computedOnDemand":True | False

"computedVars"

:[{

"format":"string",

"formattedLength":integer,

"label":"string",

"name":"variable-name",

"nfd":integer,

"nfl":integer

}<, {...}>]

"computedVarsProgram":"string"

"dataSourceOptions":{"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>}

"name":"table-name"

"onDemand":True | False

"where":"where-expression"

"whereTable"

"casLib":"string"

"name":"table-name"

"vars"

:[{

"format":"string",

"formattedLength":integer,

"label":"string",

"name":"variable-name",

"nfd":integer,

"nfl":integer

}<, {...}>]

"where":"where-expression"

}

}<, {...}>],

=[{

"casout"

"caslib":"string"

"compress":True | False

"indexVars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]

"label":"string"

"lifetime":64-bit-integer

"maxMemSize":64-bit-integer

"memoryFormat":"DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"

"name":"table-name"

"onDemand":True | False

"promote":True | False

"replace":True | False

"replication":integer

"tableRedistUpPolicy":"DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"

"threadBlockSize":64-bit-integer

"timeStamp":"string"

"where":["string-1" <, "string-2", ...>]

"key":"string"

}<, {...}>],

tolerance=double,

trainProgram="string",

tuneBound=True | False,

vars={"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>},

"format":"string",

"formattedLength":integer,

"label":"string",

"length":integer,

"name":"string",

"nfd":integer,

"nfl":integer,

weightCASLVariable="string"

)

必須パラメーター

要約: 入力テーブルと出力テーブル

入力テーブルの読み込みパラメーター
パラメーター	サブパラメーター	説明
required parametertable	—	入力データテーブルを指定します。
tableModList	required parametertable	学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に修正し渡すテーブルのリストを指定します。table パラメーターに指定したテーブルがこのリストに追加されます。

出力テーブルの作成パラメーター
パラメーター	サブパラメーター	説明
tableSaveList	required parametercasout	学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) の実行後に保存するテーブルのリストを指定します。テーブルは、biasMetric パラメーターで指定したバイアス測定がその反復で改善された場合にのみ保存されます。

パラメーターの説明

biasMetric="string"

バイアス測定のタイプを指定します。指定できるタイプは、'DEMOGRAPHICPARITY'、'EQUALIZEDODDS'、'EQUALOPPORTUNITY'、'PREDICTIVEPARITY' の 4 つです。

デフォルト	"PREDICTIVEPARITY"

bound=double

Exponentiated Gradient Reduction アルゴリズムの境界値を指定します。

デフォルト	100
最小値	1

copyVarsCASLVariable="string"

デフォルト	"copyVars"

cutoff=double

混同行列のカットオフを指定します。

別名	intoCutPt
デフォルト	0.5
範囲	(0, 1)

event="string"

関心の対象である事象を表す応答 (ターゲット) 変数のフォーマットされた値を指定します。

frequency={casvardesc}

頻度値を含む変数を指定します。

frequency パラメーターの指定の詳細については、共通 casvardesc パラメーターを参照してください。

別名	freq

iterationCASLVariable="string"

現在の指数勾配縮小反復の値を含む学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡される CASL 変数の名前を指定します。

デフォルト	"iteration"

learningRate=double

Exponentiated Gradient Reduction アルゴリズムの更新に使用するステップサイズを指定します。

デフォルト	0.01
範囲	(0, 1)

logLevel=64-bit-integer

印刷するログ情報のレベルを指定します。レベルが高いほど、より多くの情報が表示されます。

デフォルト	1
範囲	0–7

maxIters=64-bit-integer

Exponentiated Gradient Reduction アルゴリズムを実行する最大反復回数を指定します。

別名	maxIterations
デフォルト	10
範囲	1–50

nBins=64-bit-integer

リフト計算で使用するビン数を指定しています。

デフォルト	20
範囲	2–100

predictedVariables=[{casvardesc-1} <, {casvardesc-2}, ...>]

"name":"string"

変数の名前を指定します。

predictedVariablesResultKey="string"

予測変数名を指定する学習プログラム (trainProgram trainProgram パラメーターで指定) によって返される結果キーを指定します。

デフォルト	"predictedVariables"

* response={casvardesc}

教師あり学習の応答 (ターゲット) 変数を指定します。

別名	target

"name":"string"

変数の名前を指定します。

responseLevels=["string-1" <, "string-2", ...>]

別名	targetLevels

responseLevelsResultKey="string"

応答 (ターゲット) 変数のレベルを指定する学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) によって返される結果キーを指定します。

別名	targetLevelsResultKey
デフォルト	"responseLevels"

rocStep=double

受信者操作特性 (ROC) の計算に使用するステップサイズを指定します。

別名	cutStep
デフォルト	0.05
範囲	(0–0.5]

scoredCASLVariable="string"

スコアリングされたテーブルの出力仕様を含む学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡される CASL 変数の名前を指定します。

デフォルト	"casout"

seed=double

デフォルト	0

selectionDepth=64-bit-integer

リフト計算で使用する深さを指定します。

デフォルト	10
範囲	(0–100]

* sensitiveVariable={casvardesc}

バイアス計算で使用する感度変数を指定します。

"name":"string"

変数の名前を指定します。

* table={castable}

入力データテーブルを指定します。

長い形式	table={"name":"table-name"}
短い形式	table="table-name"

castable の値は次のいずれかになります:

"caslib":"string"

"computedOnDemand":True | False

True に設定すると、アクションの開始時ではなくテーブルのロード時に計算変数が作成されます。

別名	compOnDemand
デフォルト	False

"computedVars":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]

別名	compVars

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

"format":"string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

"formattedLength":integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

"label":"string"

変数の説明ラベルを指定します。

* "name":"variable-name"

変数の名前を指定します。

"nfd":integer

フォーマット精度の長さを指定します。

"nfl":integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

"computedVarsProgram":"string"

computedVars パラメーターに含める各計算変数の式を指定します。

別名	compPgm

"dataSourceOptions":{"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

"importOptions":{"fileType":"ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import_

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* "name":"table-name"

入力テーブルの名前を指定します。

"onDemand":True | False

このパラメーターは非推奨です。

デフォルト	True

"where":"where-expression"

入力データをサブセット化する式を指定します。

"whereTable":{groupbytable}

groupbytable の値は次のいずれかになります:

"casLib":"string"

フィルターテーブルの caslib を指定します。デフォルトでは、アクティブな caslib が使用されます。

"dataSourceOptions":{adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

dataSourceOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 dataSourceOptions パラメーターを参照してください。

"importOptions":{"fileType":"ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import_

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* "name":"table-name"

フィルターテーブルの名前を指定します。

"vars":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]

フィルターテーブルから使用する変数名を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

"format":"string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

"formattedLength":integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

"label":"string"

変数の説明ラベルを指定します。

* "name":"variable-name"

変数の名前を指定します。

"nfd":integer

フォーマット精度の長さを指定します。

"nfl":integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

"where":"where-expression"

フィルターテーブルからデータをサブセット化する式を指定します。

tableCASLVariable="string"

デフォルト	"table"

tableModList=[{fairaitools_mitigateBias_tableModList-1} <, {fairaitools_mitigateBias_tableModList-2}, ...>]

fairaitools_mitigateBias_tableModList の値は次のいずれかになります:

* "CASLVar":"string"

変更された入力データテーブル情報を含む学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡される CASL 変数の名前を指定します。

* "table":{castable}

入力データテーブルを指定します。

castable の値は次のいずれかになります:

"caslib":"string"

"computedOnDemand":True | False

True に設定すると、アクションの開始時ではなくテーブルのロード時に計算変数が作成されます。

別名	compOnDemand
デフォルト	False

"computedVars":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]

別名	compVars

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

"format":"string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

"formattedLength":integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

"label":"string"

変数の説明ラベルを指定します。

* "name":"variable-name"

変数の名前を指定します。

"nfd":integer

フォーマット精度の長さを指定します。

"nfl":integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

"computedVarsProgram":"string"

computedVars パラメーターに含める各計算変数の式を指定します。

別名	compPgm

"dataSourceOptions":{"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

"importOptions":{"fileType":"ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import_

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* "name":"table-name"

入力テーブルの名前を指定します。

"onDemand":True | False

このパラメーターは非推奨です。

デフォルト	True

"where":"where-expression"

入力データをサブセット化する式を指定します。

"whereTable":{groupbytable}

groupbytable の値は次のいずれかになります:

"casLib":"string"

フィルターテーブルの caslib を指定します。デフォルトでは、アクティブな caslib が使用されます。

"dataSourceOptions":{adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

dataSourceOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 dataSourceOptions パラメーターを参照してください。

"importOptions":{"fileType":"ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import_

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* "name":"table-name"

フィルターテーブルの名前を指定します。

"vars":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]

フィルターテーブルから使用する変数名を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

"format":"string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

"formattedLength":integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

"label":"string"

変数の説明ラベルを指定します。

* "name":"variable-name"

変数の名前を指定します。

"nfd":integer

フォーマット精度の長さを指定します。

"nfl":integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

"where":"where-expression"

フィルターテーブルからデータをサブセット化する式を指定します。

tableSaveList=[{fairaitools_mitigateBias_tableSaveList-1} <, {fairaitools_mitigateBias_tableSaveList-2}, ...>]

fairaitools_mitigateBias_tableSaveList の値は次のいずれかになります:

* "casout":{casouttable}

学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) によって返されるテーブルの保存場所を指定します。

casout パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。

* "key":"string"

コピーするテーブルを指定する学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) によって返される応答キーの名前を指定します。

tolerance=double

デフォルト	0.005
範囲	[0–1)

* trainProgram="string"

別名	code

tuneBound=True | False

True に設定すると、境界値を調整する必要があることを指定します。

デフォルト	False

vars={"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>}

学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡す追加の変数を指定します。

weight={casvardesc}

重み値を含む変数を指定します。Exponentiated Gradient Reduction アルゴリズムによって生成される重みには、学習中にこれらの値が乗算されます。

weight パラメーターの指定の詳細については、共通 casvardesc パラメーターを参照してください。

weightCASLVariable="string"

重み変数の名前を含む学習プログラム (trainProgram パラメーターで指定) に渡される CASL 変数の名前を指定します。

デフォルト	"weight"

mitigateBias アクション

予測モデルの学習中のバイアスを軽減します。

R 構文

すべて展開すべて折りたたむ

results <– cas.fairAITools.mitigateBias(s,

biasMetric="string",

bound=double,

copyVarsCASLVariable="string",

cutoff=double,

event="string",

frequency

=list(

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

length=integer,

name="string",

nfd=integer,

nfl=integer,

iterationCASLVariable="string",

learningRate=double,

logLevel=64-bit-integer,

maxIters=64-bit-integer,

nBins=64-bit-integer,

predictedVariables

=list( list(

name="string"

) <, list(...)>),

predictedVariablesResultKey="string",

response

=list(

name="string"

responseLevels=list("string-1" <, "string-2", ...>),

responseLevelsResultKey="string",

rocStep=double,

scoredCASLVariable="string",

seed=double,

selectionDepth=64-bit-integer,

sensitiveVariable

=list(

name="string"

=list(

caslib="string",

computedOnDemand=TRUE | FALSE,

=list( list(

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

) <, list(...)>),

computedVarsProgram="string",

dataSourceOptions=list(key-1=list(any-list-or-data-type-1) <, key-2=list(any-list-or-data-type-2), ...>),

name="table-name",

onDemand=TRUE | FALSE,

where="where-expression",

=list(

casLib="string"

name="table-name"

=list( list(

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

) <, list(...)>)

where="where-expression"

)

tableCASLVariable="string",

=list( list(

CASLVar="string",

=list(

caslib="string"

computedOnDemand=TRUE | FALSE

=list( list(

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

) <, list(...)>)

computedVarsProgram="string"

dataSourceOptions=list(key-1=list(any-list-or-data-type-1) <, key-2=list(any-list-or-data-type-2), ...>)

name="table-name"

onDemand=TRUE | FALSE

where="where-expression"

=list(

casLib="string"

name="table-name"

=list( list(

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

) <, list(...)>)

where="where-expression"

)

) <, list(...)>),

=list( list(

casout

=list(

caslib="string"

compress=TRUE | FALSE

indexVars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)

label="string"

lifetime=64-bit-integer

maxMemSize=64-bit-integer

memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"

name="table-name"

onDemand=TRUE | FALSE

promote=TRUE | FALSE

replace=TRUE | FALSE

replication=integer

tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"

threadBlockSize=64-bit-integer

timeStamp="string"

where=list("string-1" <, "string-2", ...>)

key="string"

) <, list(...)>),

tolerance=double,

trainProgram="string",

tuneBound=TRUE | FALSE,

vars=list(key-1=list(any-list-or-data-type-1) <, key-2=list(any-list-or-data-type-2), ...>),