Zeker, hier is een uitgebreide workflow voor het beoordelen van verklaarbaarheid en eerlijkheid in uw TensorFlow-model: --- ### **Workflow: Beoordeling Verklaarbaarheid & Eerlijkheid TensorFlow CNN** #### **Fase 1: Voorbereiding en Data-analyse** 1. **Data-exploratie en -segmentatie** - Verifieer de demografische verdeling (geslacht, leeftijdsgroepen) in train-, validatie- en testset - Identificeer minderheidsgroepen (bijv. kleinste leeftijdsgroep of gender subgroep) - Splits de data expliciet per demografische groep voor latere analyse 2. **Data-preprocessing** - Zorg voor consistente normalisatie (bijv. `tf.keras.layers.Rescaling(1./255)`) - Behoud demografische labels voor fairness-evaluatie #### **Fase 2: Baseline Model Evaluatie** 1. **Globale prestatiemetrieken** - Bevestig huidige metrics: accuracy (90%), precision (88%), recall (85%) - Bereken F1-score voor compleet beeld: ```python f1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) ``` 2. **Groepsgewijze performance analyse** - Bereken metrics per demografische groep: ```python for groep in demografische_groepen: groep_data, groep_labels = filter_op_groep(testset, groep) metrics = model.evaluate(groep_data, groep_labels) log_metrics_per_groep(groep, metrics) ``` #### **Fase 3: Verklaarbaarheidsanalyse met SHAP en LIME** 1. **SHAP Analyse** - **Implementatie**: ```python import shap import numpy as np # Voorbeeld met DeepExplainer voor CNN achtergrond_data = x_train[np.random.choice(x_train.shape[0], 100, replace=False)] e = shap.DeepExplainer(model, achtergrond_data) # Bereken SHAP waarden voor testset shap_values = e.shap_values(x_test[:100]) # Visualiseer voor specifieke klasse shap.image_plot(shap_values[0], x_test[:100]) ``` 2. **LIME Analyse** - **Implementatie**: ```python import lime from lime import lime_image explainer = lime_image.LimeImageExplainer() # Uitleg voor individuele predictie explanation = explainer.explain_instance( x_test[0].astype('double'), model.predict, top_labels=5, hide_color=0, num_samples=1000 ) # Visualiseer resultaten from skimage.segmentation import mark_boundaries temp, mask = explanation.get_image_and_mask( explanation.top_labels[0], positive_only=True, num_features=5, hide_rest=True ) plt.imshow(mark_boundaries(temp, mask)) ``` 3. **Vergelijkende analyse** - Identificeer consistente belangrijke features in beide methodes - Zoek naar groepsspecifieke patronen in feature-importanties #### **Fase 4: Eerlijkheidsassessment** 1. **Demografische Pariteit** - **Berekeningsmethode**: ```python def demographic_parity(y_pred, demografische_groepen): pariteit_ratio = {} for groep in set(demografische_groepen): groep_mask = (demografische_groepen == groep) positieve_rate = np.mean(y_pred[groep_mask]) pariteit_ratio[groep] = positieve_rate return pariteit_ratio ``` 2. **Ongelijke Impact Ratio** - **Berekening**: ```python def unequal_impact_ratio(y_pred, demografische_groepen, meerderheids_groep): ratios = {} meerderheid_mask = (demografische_groepen == meerderheids_groep) meerderheid_rate = np.mean(y_pred[meerderheid_mask]) for groep in set(demografische_groepen): if groep != meerderheids_groep: groep_mask = (demografische_groepen == groep) groep_rate = np.mean(y_pred[groep_mask]) ratios[groep] = groep_rate / meerderheid_rate return ratios ``` 3. **Statistische测试en** - Voer chi-kwadraat tests uit tussen groepen - Bereken p-waarden voor significantie van prestatieverschillen #### **Fase 5: Bias Detectie en Analyse** 1. **Identificeer problematische patronen** - Groepen met >10% lagere metrics t.o.v. meerderheid - Significante verschillen in SHAP/LIME feature importanties tussen groepen - Demografische pariteit ratio's < 0.8 of > 1.25 2. **Root-cause analyse** - Onderzoek data-representatie per groep - Analyseer feature distributies over groepen - Identificeer confounding variables #### **Fase 6: Mitigatiestrategieën** 1. **Data-gestuurde approach** - Oversampling van ondervertegenwoordigde groepen - Data augmentation specifiek voor minderheidsgroepen 2. **Algorithmische approach** - Gebruik fairness constraints tijdens training - Implementeer reweighting techniques: ```python from tensorflow_model_remediation import min_diff ``` 3. **Post-processing** - Predictie aanpassingen based on groep thresholds - Reject option classification voor onzekere cases #### **Fase 7: Documentatie en Reporting** 1. **Creëer comprehensive report met**: - Prestatiemetrics per demografische groep - Verklaarbaarheidsvisualisaties - Fairness metrics en statistische tests - Aanbevelingen voor bias mitigatie 2. **Implementeer monitoring system**: - Continue tracking van fairness metrics - Automatische alerts bij significante veranderingen --- ### **Aanbevolen Tools en Libraries** - **Fairness assessment**: `AI Fairness 360`, `Fairlearn` - **Verklaarbaarheid**: `SHAP`, `LIME`, `TensorFlow Explainability` - **Visualisatie**: `matplotlib`, `seaborn` - **Statistische tests**: `scipy.stats` ### **Kritische Attention Points** 1. Zorg voor voldoende samples in minderheidsgroepen voor statistische power 2. Valideer dat demografische labels correct en consistent zijn 3. Herhaal assessments regelmatig bij model updates 4. Overweeg intersectionaliteit (combinaties van demografische kenmerken) Deze workflow geeft u een systematische approach om zowel verklaarbaarheid als eerlijkheid comprehensive te evalueren en eventuele biases te identificeren en adresseren.