{"id":313364,"date":"2020-11-18T15:00:29","date_gmt":"2020-11-18T15:00:29","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=313364"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=313364","title":{"rendered":"\u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Fairlearn"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\">\u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0449\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u044b, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b, \u0440\u0430\u0441\u0430, \u0440\u0435\u043b\u0438\u0433\u0438\u044f, \u0441\u0435\u043a\u0441\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0442. \u0434. \u0412 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u043a\u043b\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u043e\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u0435\u0434\u044c \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. <\/p>\n<p>  \u0412 \u043c\u0438\u0440\u0435, \u0433\u0434\u0435 \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0431\u043e\u0440\u044e\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430 \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e, \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442\u043e\u043c. \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0443 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u00ab\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb<\/a> \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0430\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Fairlearn \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u044f\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>  <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/528226\/\"><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/jr\/6m\/qq\/jr6mqq5yayvwygjysxm-idc9hf4.jpeg\"><\/div>\n<p><\/a><br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<hr>\n<p>  \u0420\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a <a href=\"https:\/\/pair-code.github.io\/what-if-tool\/ai-fairness.html\">Google<\/a>, <a href=\"https:\/\/aif360.mybluemix.net\/\">IBM<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/fairlearn.github.io\/\">Microsoft<\/a>, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u044f \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 Fairlearn, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 Microsoft. \u0412 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434, \u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u0432\u0430\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u0414\u043b\u044f \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 Fairlearn \u043f\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/wenruliu\/adult-income-dataset\">\u0434\u043e\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0432\u0437\u0440\u043e\u0441\u043b\u043e\u0433\u043e \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430<\/a>. \u0412 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0434\u043e\u0445\u043e\u0434\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 50 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u0432 \u0433\u043e\u0434. \u0412 \u0446\u0435\u043b\u044f\u0445 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443\u044e \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u0443\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u044f \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0432\u044b\u043f\u043b\u0430\u0442\u0438\u043b \u043b\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u043a\u0440\u0435\u0434\u0438\u0442. \u042f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043c \u044d\u0442\u0443 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u0443\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e. \u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 50 k, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c \u043a\u0440\u0435\u0434\u0438\u0442. \u0418\u043d\u0430\u0447\u0435 \u2014 \u043d\u0435\u0442. <\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.loc[:, &quot;target&quot;] = df.income.apply(lambda x: int(x == &quot;&gt;50K&quot;)) # int(): Fairlearn dashboard requires integer target df = df.drop(&quot;income&quot;, axis = 1) # drop income variable to avoid perfect prediction <\/code><\/pre>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u0412 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 48 000 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u044f \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0443 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435. \u042f \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0448\u0430\u0433, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0442. \u0435. race \u0438 gender \u2014 \u0440\u0430\u0441\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u043b) \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0449\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438. \u041b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043d\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u044f \u043d\u0435 \u0445\u043e\u0447\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u0430 \u0438\u0445 \u0432\u043e \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u044f \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044e \u0438\u0445 \u0432 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">race = df.pop(&quot;race&quot;) # Pop function drops and assigns at the same time gender = df.pop(&quot;gender&quot;)<\/code><\/pre>\n<p>  \u0423\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0449\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043d\u0435\u043e\u0441\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c \u043a\u0440\u0435\u0434\u0438\u0442.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier  classifier = DecisionTreeClassifier(minsamples_leaf=10, max_depth=4) # parameters have not been tuned classifier.fit(df, target)  # Note that we are predicting using the same data as we used for training, this is just for the sake of example # Never do this in real life prediction = classifier.predict(df) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0434\u0438\u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 76 % \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u043d\u0435 \u0432 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c \u043a\u0440\u0435\u0434\u0438\u0442. \u042f \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043d\u0435\u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0434\u0438\u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430.<\/p>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u0412\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u0414\u043b\u044f \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0432\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\u041d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0449\u0451\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u0430, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d). \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0432 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c \u043d\u0435\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/li>\n<li>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0434\u0435\u043c\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442 \u0438 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0448\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432.<\/li>\n<\/ol>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d \u0432 Fairlearn \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 group_summary_. \u042d\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<ol>\n<li>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c\u0443\u044e \u0438\u0437 sklearn.<br \/>  \u0418\u0441\u0442\u0438\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<br \/>  \u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. <br \/>  \u0427\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438.  <\/li>\n<\/ol>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">from fairlearn.metrics import group_summary from sklearn.metrics import accuracy_score  group_summary(accuracy_score , target, prediction, sensitive_features = gender) <\/code><\/pre>\n<p>  \u042d\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f: \u043e\u0431\u0449\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (0,84), \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d (0,93) \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d (0,80). \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0434\u043b\u044f \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c \u043d\u0435\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0443\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0432\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0435, \u0432 Fairlearn \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u2014 \u0434\u0435\u043c\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442 \u0438 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0448\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432. \u041f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/a-tutorial-on-fairness-in-machine-learning-3ff8ba1040cb\">\u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a>. \u0412 Fairlearn \u044d\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 <code>demographic_parity_difference<\/code>, <code>demographic_parity_ratio<\/code> \u0438 <code>equalized_odds_difference<\/code>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from fairlearn.metrics import demographic_parity_difference, equalized_odds_difference, demographic_parity_ratio  dpd = demographic_parity_difference(target, prediction, sensitive_features = gender) eod = equalized_odds_difference(target, prediction, sensitive_features = gender) dpr = demographic_parity_ratio(target, prediction, sensitive_features = gender)  print(&quot;Demographic parity difference: {}&quot;.format(round(dpd, 2))) print(&quot;Equalized odds difference: {}&quot;.format(round(eod, 2))) print(&quot;Demographic parity ratio: {}&quot;.format(round(dpr, 2))) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u0430 \u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a. \u041a\u043e\u0440\u043f\u043e\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u041c\u0430\u0439\u043a\u0440\u043e\u0441\u043e\u0444\u0442 \u043d\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b\u0430 \u044d\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 Fairlearn. \u041a \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e, IBM \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430 \u0438\u0445 \u0432 <a href=\"https:\/\/aif360.mybluemix.net\/\">Fairness 360 tool<\/a>. \u0412\u043e\u0442 \u043e\u043d\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0414\u0435\u043c\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0432 \u043f\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442\u0435: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 0,1, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0439.<\/li>\n<li>\u0423\u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0432\u0435\u0448\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0448\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 0,1, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0439.<\/li>\n<li>\u0420\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0432 \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 0,1, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0439.<\/li>\n<li>\u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0435\u043c\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430: \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0442 0,8 \u0434\u043e 1,25.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0432 \u0434\u0435\u043c\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442\u0435 (0,15) \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 (0,3) \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0432 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0432 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0448\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432 (0,08) \u043d\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043c\u0435\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0412\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 Fairlearn \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434 <strong>FairlearnDashboard<\/strong>, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0414\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: <\/p>\n<ol>\n<li>\u0418\u0441\u0442\u0438\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442.<\/li>\n<li>\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437.<\/li>\n<li>\u0427\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438.<\/li>\n<li>\u0418\u043c\u044f \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430.<\/li>\n<\/ol>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">from fairlearn.widget import FairlearnDashboard  FairlearnDashboard(ytrue = target,                    y_pred = prediction,                    sensitivefeatures = gender,                    sensitive_feature_names = [&quot;gender&quot;]) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041d\u0430 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u0435 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u044d\u0442\u0438 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u044b:<\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/m8\/fh\/ev\/m8fhev-niz9tjhluz7cupycavgw.png\"><\/div>\n<p>  <font color=\"#999999\">\u041b\u0435\u043d\u0434\u0438\u043d\u0433 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u0430<\/font><\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043b\u0435\u043d\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0432\u044b\u043d\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/op\/fh\/tb\/opfhtb5rgujfixzcchnlncte_c4.png\"><\/div>\n<p>  <font color=\"#999999\">\u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a?<\/font><\/p>\n<p>  \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e <strong>gender<\/strong>. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0443\u044e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/sc\/p8\/mt\/scp8mtnvh7zb4fngyuxh4hmovfq.png\"><\/div>\n<p>  <font color=\"#999999\">\u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438?<\/font><\/p>\n<p>  \u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0434\u0438\u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441, \u044f \u0432\u0441\u0451 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u043e\u0448\u0435\u043b \u043f\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0443, \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/of\/yd\/01\/ofyd01wu-vo4dkxleztfdsvjiv4.png\"><\/div>\n<p>  <font color=\"#999999\">\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b<\/font><\/p>\n<p>  \u0412\u0435\u0440\u0445\u043d\u044f\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d, \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d. \u041d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0447\u0430\u0449\u0435 \u043d\u0435\u0434\u043e\u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 (\u043d\u0435 \u0434\u0430\u0451\u0442 \u043a\u0440\u0435\u0434\u0438\u0442, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c \u0434\u0435\u043d\u044c\u0433\u0438) \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d, \u0447\u0435\u043c \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d. \u0412 \u043d\u0438\u0436\u043d\u0435\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d. \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440\u0430 (\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0440\u0435\u0434\u0438\u0442) \u0434\u043b\u044f \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u043d\u0430\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d. \u041e\u0431\u0430 \u0432\u044b\u0448\u0435\u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u043e \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430\u0445 \u043d\u0435\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u0420\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u043c \u043d\u0435\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u041a\u0430\u043a \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0438\u0437\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0442 \u043d\u0435\u0435. \u041e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0432 Fairlearn \u2014 Reduction_ (\u0440\u0435\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f). \u041e\u043d \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430:<\/p>\n<ol>\n<li>Base_estimater: \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 (\u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e sklearn). \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/li>\n<li>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f: \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u044f\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0412 fairlearn \u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c (\u0434\u043b\u044f \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438) \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f <code>DemographicParity<\/code>, <code>TruePositiveRateParity<\/code>, <code>EqualizedOdds<\/code> \u0438 <code>ErrorRateParity<\/code>. \u042d\u0442\u043e \u043c\u044f\u0433\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/li>\n<li>\u0427\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438: \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432\u043e \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 (\u0432 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f).<\/li>\n<\/ol>\n<p>  \u0412 Fairlearn \u0434\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0440\u0435\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438: <code>ExponentiatedGradient<\/code> \u0438\u043b\u0438 <code>GridSearch<\/code>. \u042f \u0440\u0435\u0448\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0435\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 Fairlearn \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u043c\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0448\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from fairlearn.reductions import ExponentiatedGradient, DemographicParity, EqualizedOdds  classifier = DecisionTreeClassifier(min_samples_leaf=10, max_depth=4) dp = DemographicParity() reduction = ExponentiatedGradient(classifier, dp)  reduction.fit(df, target, sensitive_features=gender) prediction_dp = reduction.predict(df) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0440\u0435\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u044e \u0432 Fairlearn \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 sklearn. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430: \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d\u044b \u0432 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">eo = EqualizedOdds() reduction = ExponentiatedGradient(classifier, eo)  reduction.fit(df, target, sensitive_features=gender) prediction_eo = reduction.predict(df) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043a \u044f \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 Fairlearn, \u044f \u043c\u043e\u0433\u0443 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u0430 Fairlearn. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439, \u044f \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">FairlearnDashboard(y_true = target,                    y_pred = {&quot;prediction_original&quot; : prediction,                              &quot;prediction_dp&quot;: prediction_dp,                              &quot;prediction_eo&quot;: prediction_eo},                    sensitive_features = gender,                    sensitive_feature_names = [&quot;gender&quot;]) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u0435 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d:<\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/v9\/cj\/4d\/v9cj4dmx7bekwu_t87a1hxn-ydq.png\"><\/div>\n<p>  <font color=\"#999999\">\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/font><\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0443\u044e \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041d\u0430 \u043e\u0441\u0438 \u0425 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u0449\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041f\u043e \u043e\u0441\u0438 Y \u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0432 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041d\u0430\u0436\u0430\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0438\u0437 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a, \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u043c\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430, \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/fs\/ag\/ap\/fsagapmlf9fyzeet87b_3qai4pm.png\"><\/div>\n<p>  <font color=\"#999999\">\u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438<\/font><\/p>\n<p>  \u0414\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 Fairlearn \u0434\u043b\u044f \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u2014 \u0442\u0430\u043a \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 <code>ThresholdOptimizer<\/code>. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0440\u043e\u043c\u0438\u0441\u0441 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0446\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438) \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u0435\u043c\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442). \u0422\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043e\u043d\u0430 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f <code>DemographicParity<\/code>. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0435 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 <a href=\"https:\/\/fairlearn.github.io\/api_reference\/fairlearn.postprocessing.html\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/4a\/3m\/4z\/4a3m4z261v2h0vyq6-i3df31olk.png\"><\/div>\n<p>  <font color=\"#999999\">\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439<\/font><\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0438\u0437\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u043e\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0432 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043e\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430\u0445, \u0436\u0435\u0440\u0442\u0432\u0443\u044f \u043b\u0438\u0448\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0434\u043e\u043b\u0435\u0439 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u041f\u0430\u043a\u0435\u0442 Fairlearn \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0435, \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430. \u041e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u044f \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u044f \u043d\u0435\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044e \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445.<\/p>\n<p>  <a href=\"https:\/\/github.com\/rubenkerkhofs\/fairness_modeling\">\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442<\/a><\/p>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_banner&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=habr_banner\"><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/cn\/hv\/d_\/cnhvd_tti8dewvqchlnlzi0k8io.jpeg\" alt=\"image\"><\/div>\n<p><\/a>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Machine Learning<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-and-dl?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MLDL&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u041f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u00abMachine Learning Pro + Deep Learning\u00bb<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math_and_ml?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MATML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 Machine Learning \u0434\u043b\u044f Data Science\u00bb<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dstpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 Data Science<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dataanalystpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DAPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 Data Analyst<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/business-analytics-camp?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DACAMP&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u041e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0431\u0443\u0442\u043a\u0435\u043c\u043f \u043f\u043e Data Analytics<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-for-web-developers?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_PWS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abPython \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\u00bb<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<div class=\"spoiler\" role=\"button\" tabindex=\"0\">                         <b class=\"spoiler_title\">E\u0449\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/b>                         <\/p>\n<div class=\"spoiler_text\">\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/game-dev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_GAMEDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0438\u0433\u0440 \u043d\u0430 Unity<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/webdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_WEBDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0412\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_JAVA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Java-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/javascript?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_FJS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e JavaScript<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/cplus?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_CPLUS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">C++ \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/csharp?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_CDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 C#-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/analytics?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_SDA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/devops?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DEVOPS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e DevOps<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/iosdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_IOSDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f iOS-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/android?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ANDR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Android-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/div>\n<\/p><\/div>\n<p>  <\/p>\n<h2><font color=\"#09b744\">\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/font><\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/507024\">\u041a\u0430\u043a \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c Data Scientist \u0431\u0435\u0437 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/503196\/\">450 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043e\u0442 \u041b\u0438\u0433\u0438 \u041f\u043b\u044e\u0449\u0430<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/510444\/\">\u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c Machine Learning 5 \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0432 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e 9 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432 \u043f\u043e\u0434\u0440\u044f\u0434<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/520540\/\">\u0421\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0437\u0430\u0440\u043f\u043b\u0430\u0442 \u0438 \u0432\u0430\u043a\u0430\u043d\u0441\u0438\u0439 \u0432 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u0437\u0430 \u0440\u0443\u0431\u0435\u0436\u043e\u043c \u0432 2020<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/522776\/\">Machine Learning \u0438 Computer Vision \u0432 \u0434\u043e\u0431\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/528226\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/528226\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\">\u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0449\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u044b, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b, \u0440\u0430\u0441\u0430, \u0440\u0435\u043b\u0438\u0433\u0438\u044f, \u0441\u0435\u043a\u0441\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0442. \u0434. \u0412 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u043a\u043b\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u043e\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u0435\u0434\u044c \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. <\/p>\n<p>  \u0412 \u043c\u0438\u0440\u0435, \u0433\u0434\u0435 \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0431\u043e\u0440\u044e\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430 \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e, \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442\u043e\u043c. \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0443 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=181120\">\u00ab\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb<\/a> \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0430\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Fairlearn \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u044f\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>  <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/528226\/\"><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/jr\/6m\/qq\/jr6mqq5yayvwygjysxm-idc9hf4.jpeg\"><\/div>\n<p><\/a>  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-313364","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/313364","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=313364"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/313364\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=313364"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=313364"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=313364"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}