discrimination用什么指标衡量
时间: 2023-02-09 19:58:43 浏览: 65
discrimination 的指标是指在相同的条件下,对一个人或一个群体有偏见或歧视的行为。常见的衡量指标有:
1. 工资差异:在同一职位、同样的工作质量下,两个人的工资相差很大,可能是因为性别、种族或其他因素导致的歧视。
2. 就业机会差异:同样的工作经验和能力,一些人比另一些人更容易获得就业机会。
3. 升迁机会差异:在同一公司工作,有些人比另一些人更容易升职加薪。
4. 教育机会差异:一些人由于种族、家庭经济背景等因素,比另一些人更难获得良好的教育机会。
相关问题
minibatch discrimination
minibatch discrimination是一种在生成对抗网络(GAN)中使用的技术,旨在提高生成器的稳定性和多样性。它通过在判别器中引入批量信息,使得判别器能够同时考虑多个样本之间的距离,从而更好地区分真实样本和生成样本。具体地说,minibatch discrimination通过计算样本之间的距离来度量它们的相似性,并将这些距离信息添加到判别器的中间层表示中。这样,判别器就能够学习到更多关于生成样本之间的差异和多样性的信息,从而帮助生成器生成更多样化的样本。
临床分类模型常用指标
临床分类模型常用指标包括歧视度(discrimination)、ROC曲线、AUC、敏感性(sensitivity)和特异性(specificity)等。\[1\] 歧视度是指模型对不同类别之间的区分能力,常用的指标有ROC曲线和AUC。ROC曲线是以假阳性率(false positive rate)为横轴,真阳性率(true positive rate)为纵轴绘制的曲线,AUC则是ROC曲线下的面积,用来评估模型的分类性能。敏感性是指模型对真实阳性样本的识别能力,特异性是指模型对真实阴性样本的识别能力。这些指标可以帮助评估临床分类模型的准确性和可靠性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【临床预测模型】----诊断模型or 预后模型](https://blog.csdn.net/weixin_43172152/article/details/108287039)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【零基础学机器学习 5】机器学习中的分类:什么是分类以及分类模型](https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/131159339)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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