开箱即用的公平性和偏差评估突出显示了在指定的“敏感”变量中不同组的模型性能和预测的潜在差异。SAS Model Studio 的“公平性和偏差”选项卡显示性能偏差奇偶性、预测偏差奇偶性、性能偏差、预测偏差、偏差指标和偏差奇偶性指标图。SAS Viya 还提供偏差缓解功能,以在训练模型时主动减少偏差。指数梯度减少 (EGR) 算法使用一种缓解偏差的过程内方法,在训练过程中主动调整模型参数,以创建产生公平预测和分类的模型。
图 2.1-1 说明需求分解和技术基线的规范树 ...................................................................................................................................... 10 图 3.1-1 截至 [日期] 的系统技术进度表(强制性)(样本) ........................................................ 19 图 3.1-2 截至 [日期] 的系统系统进度表(强制性)(样本) ............................................................. 21 图 3.1-3 截至 [日期] 的项目办公室组织(强制性)(样本) ............................................................. 23 图 3.1-4 项目技术人员配备(强制性)(样本) ............................................................................. 25 图 3.1-5 SEPM 预算(强制性)(样本) ............................................................................................. 26 图 3.1-6 IPT/WG 层次结构(强制性)(样本) ............................................................................. 27 图 3.2-1 截至 [日期] 的风险报告矩阵(强制性)(样本) ............................................................. 32 图3.2-2 截至 [日期] 的风险燃尽计划(高风险必填;其他可选)(示例)......................................................................................................................................... 33 图 3.2-3 技术性能测量或指标图(推荐)(示例)......................................................................................... 38 图 3.2-4 TPM 应急定义 ......................................................................................................................... 39