# Metryki sprawiedliwości grupowej

EN: **Group fairness metrics** · id `fairnessmetrics`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Bezpieczeństwo i governance](https://aiatlasgraph.com/t/safety.md) › [Stronniczość i sprawiedliwość](https://aiatlasgraph.com/t/fairness.md) › Metryki sprawiedliwości grupowej

## Description

- PL: Porównywanie działania modelu między grupami wyznaczonymi przez cechy wrażliwe: czy decyzje pozytywne i błędy rozkładają się podobnie. Różne metryki wzajemnie się wykluczają, a wynik bliski zeru nie oznacza automatycznie sprawiedliwości.
- EN: Comparing model behaviour across groups defined by sensitive features: are positive decisions and errors distributed similarly? Different metrics conflict with each other, and a near-zero gap does not by itself mean the result is fair.

## In one sentence

- PL: To liczby porównujące decyzje i błędy modelu między różnymi grupami ludzi.
- EN: These numbers compare a model's decisions and errors across groups of people.

## Problem it solves

- PL: Nie wiesz, czy podobny ogólny wynik oznacza podobne traktowanie wszystkich grup.
- EN: You do not know whether similar overall results mean all groups are treated similarly.

## What it does

- PL: Miary zestawiają częstość decyzji lub rodzajów błędów; mogą wskazywać różne cele, więc jedna liczba nie rozstrzyga sprawiedliwości.
- EN: Measures compare decision rates or error types; they can reflect different goals, so one number cannot establish fairness.

## Everyday example

- PL: Dla modelu sortującego zgłoszenia porównujesz między grupami odsetek spraw błędnie uznanych za nieważne.
- EN: For a model sorting requests, you compare how often each group's requests are wrongly marked unimportant.

## This concerns you if you…

- PL: porównujesz jakość obsługi różnych grup
- PL: musisz wybrać, które nierówności mierzyć
- EN: compare service quality across groups
- EN: need to choose which disparities to measure

## Keywords

demographic parity · equalized odds · equal opportunity · disparate impact ratio · MetricFrame · false positive rate parity

## How it works

- PL: Dane dzieli się według cech grupowych i porównuje częstość pozytywnych decyzji oraz błędów. Kryteria warunkowane rzeczywistym wynikiem odróżniają równość szans wykrycia od równości całkowitego udziału decyzji.
- EN: Data is split by group attributes to compare positive decisions and error rates. Criteria conditioned on true outcomes distinguish equal detection opportunities from equal overall decision rates.

## Limits

- PL: Kryteria mogą być niezgodne przy różnych częstościach bazowych, poza szczególnymi przypadkami. Małe grupy i niepełne etykiety utrudniają estymację; wyrównanie wskaźnika może przenieść szkody na inne grupy.
- EN: Criteria can conflict under differing base rates, except in special cases. Small groups and incomplete labels impede estimation; equalising one measure can shift harms elsewhere.

## Key terms

- PL: **demographic parity**: Równa częstość pozytywnych decyzji między porównywanymi grupami.
- PL: **equalized odds**: Równość odsetków trafień i fałszywych alarmów między grupami.
- PL: **equal opportunity**: Równa wykrywalność pozytywnych przypadków między grupami.
- EN: **demographic parity**: Equal positive-decision rates across compared groups.
- EN: **equalized odds**: Equal true-positive and false-positive rates across groups.
- EN: **equal opportunity**: Equal detection of positive cases across groups.

## Know first

- [Metryki klasyfikacji i regresji (Classification and regression metrics)](https://aiatlasgraph.com/t/classmetrics.md)
- [Statystyka i niepewność (Statistics and uncertainty)](https://aiatlasgraph.com/t/probability.md)

## Examples

- PL: parytet demograficzny · equalized odds · równość szans
- EN: demographic parity · equalized odds · equal opportunity

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Metryki i benchmarki (Metrics and benchmarks)](https://aiatlasgraph.com/t/metrics.md)
- [Przenoszenie modeli między szpitalami i ukryte skróty (Cross-site generalisation and shortcut learning in medical AI)](https://aiatlasgraph.com/t/crosssiteshift.md)
- [Sprawdzanie stronniczości modeli wobec grup pacjentów (Bias and equity audits of clinical algorithms)](https://aiatlasgraph.com/t/clinicalbias.md)
- [Wczesne ostrzeganie o uczniach zagrożonych niepowodzeniem (Early warning: predicting at-risk students)](https://aiatlasgraph.com/t/atriskprediction.md)

## Sources

- [Fairlearn User Guide — Fairness in Machine Learning; Mitigations](<https://fairlearn.org/main/user_guide/fairness_in_machine_learning.html>) `fairlearn-user-guide` · by projekt Fairlearn (społeczność open source)

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/fairnessmetrics · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30