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在 Studio 中生成训练前数据偏差报告 SageMaker
SageMaker Clarify 与 Amazon SageMaker Data Wrangler 集成，它可以帮助您在数据准备过程中识别偏见，而无需自己编写代码。Data Wrangler 提供了一种使用 Amazon Studio 导入、准备、转换、特征化和分析数据的 end-to-end 解决方案。 SageMaker 有关 Data Wrangler 数据准备工作流的概述，请参阅使用 Amazon Data Wrangler 准备机器学习 SageMaker 数据。
您可以指定感兴趣的属性，例如性别或年龄，Clar SageMaker ify 会运行一组算法来检测这些属性中是否存在偏差。算法运行后，Cl SageMaker arify 会提供一份可视化报告，其中描述了可能存在的偏见的来源和严重程度，以便您可以计划缓解措施。例如，在包含与其他年龄组相比，向一个年龄组提供的商业贷款示例很少的财务数据集中，会 SageMaker 标记不平衡现象，这样您就可以避免使用不利于该年龄组的模型。
分析和报告数据偏差
要开始使用 Data Wrangler，请参阅 开始使用 Data Wrangler。
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在 Amazon SageMaker Studio Classic 中，从左侧面板的 “主页” (
) 菜单中导航到 “数据” 节点，然后选择 D ata Wrang ler。这将在 Studio Classic 中打开 Data Wrangler 登录页面。 -
选择 + 导入数据按钮以创建新流程。
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在流程页面中，从导入选项卡中选择 Amazon S3，导航到您的 Amazon S3 存储桶，找到您的数据集，然后选择导入。
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导入数据后，在数据流选项卡的流图上，选择数据类型节点右侧的 + 符号。
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选择添加分析。
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在创建分析页面上，为分析类型选择偏差报告。
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通过提供报告名称、要预测的列以及它是值还是阈值、要分析偏差的列（分面）以及它是值还是阈值，配置偏差报告。
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通过选择偏差指标继续配置偏差报告。
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选择检查偏差以生成并查看偏差报告。向下滚动以查看所有报告。
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选择每个偏差指标描述右侧的插入符号，查看可帮助您解释指标值重要性的文档。
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要查看偏差指标值的表格摘要，请选择表格开关。要保存报告，请选择页面右下角的保存。您可以在数据流选项卡的流图上查看报告。双击报告将其打开。