.. _td2aethicscorrectionrst: ===================================== Machine Learning éthique - correction ===================================== .. only:: html **Links:** :download:`notebook `, :downloadlink:`html `, :download:`python `, :downloadlink:`slides `, :githublink:`GitHub|_doc/notebooks/td2a_ml/td2a_ethics_correction.ipynb|*` Ce notebook est inspiré de l’article `FairTest: Discovering Unwarranted Associations in Data-Driven Applications `__ et propose d’étudier une façon de vérifier qu’un modèle ou une métrique n’est pas biaisé par rapport à certains critères. .. code:: ipython3 from jyquickhelper import add_notebook_menu add_notebook_menu() .. contents:: :local: Exercice 1 : Construire un arbre de décision avec son propre critère -------------------------------------------------------------------- Exercice 2 : appliquer l’algorithme sur le jeu de données adulte ---------------------------------------------------------------- Exercice 3 : apprendre sans interactions ----------------------------------------